OpenCV半小時掌握基本操作之直方圖
【OpenCV】⚠️高手勿入!⚠️ 半小時學(xué)會基本操作 ⚠️ 直方圖
概述
OpenCV 是一個跨平臺的計算機視覺庫, 支持多語言, 功能強大. 今天小白就帶大家一起攜手走進 OpenCV 的世界. (第 20 課)
直方圖
原圖:
cv2.calcHist()
可以幫助我們統(tǒng)計像素并得到直方圖.
格式:
calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges, hist=None, accumulate=None)
參數(shù):
- images: 輸入圖像
- channels: 顏色通道
- mask: 掩模
- histSize: bin 的數(shù)目, 用中括號括起來
- ranges: 像素范圍 [0, 256]
例 1 (灰度圖統(tǒng)計直方圖):
import cv2 from matplotlib import pyplot as plt plt.style.use("fivethirtyeight") # 讀取圖片, 并轉(zhuǎn)換成灰度圖 img = cv2.imread("girl.jpg", 0) # 獲取直方圖 hist = cv2.calcHist([img], [0], None, [256], [0, 256]) print(hist) # 直方圖展示 plt.figure(figsize=(12, 6)) plt.plot(hist) plt.title("hist of image") plt.show()
輸出結(jié)果:
例 2 (RGB 三通道直方圖):
import cv2 from matplotlib import pyplot as plt plt.style.use("fivethirtyeight") plt.figure(figsize=(12, 6)) # 讀取圖片 img = cv2.imread("girl.jpg") # 顏色通道 color = ["b", "g", "r"] # 獲取直方圖 for i, c in enumerate(color): hist = cv2.calcHist([img], [i], None, [256], [0, 256]) plt.plot(hist, color=c) # 直方圖展示 plt.legend(["B Channel", "G Channel", "R Channel"]) plt.title("RGB hist of image") plt.show()
輸出結(jié)果:
直方圖 + mask
例子:
import numpy as np import cv2 from matplotlib import pyplot as plt plt.style.use("fivethirtyeight") # 讀取圖片, 并轉(zhuǎn)換成灰度圖 img = cv2.imread("girl.jpg", 0) # 創(chuàng)建mask mask = np.zeros(img.shape, np.uint8) mask[280:1000, 420:1500] = 255 # 獲取mask后的圖像 masked_img = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask) # 直方圖 hist_full = cv2.calcHist([img], [0], None, [256], [0, 256]) hist_mask = cv2.calcHist([img], [0], mask, [256], [0, 256]) # 圖片展示 f, ax = plt.subplots(2, 2, figsize=(12, 9)) ax[0, 0].imshow(img, 'gray') ax[0, 0].set_title("original image") ax[0, 1].imshow(mask, 'gray') ax[0, 1].set_title("mask") ax[1, 0].imshow(masked_img, 'gray') ax[1, 0].set_title("masked image") ax[1, 1].plot(hist_full) ax[1, 1].plot(hist_mask) ax[1, 1].set_title("original vs masked hist") plt.show()
輸出結(jié)果:
直方圖均衡化
直方圖均衡化 (Histogram Equalization) 是一種增強圖片對比度的方法. 將一副圖像的直方圖分布變成近似均勻分布.
格式:
cv2.equalizeHist(src, dst=None)
例子:
import cv2 from matplotlib import pyplot as plt plt.style.use("fivethirtyeight") # 讀取圖片, 并轉(zhuǎn)換成灰度圖 img = cv2.imread("girl.jpg", 0) # 均衡化 img_equ = cv2.equalizeHist(img) # 直方圖 f, ax = plt.subplots(2, 2, figsize=(16, 16)) ax[0, 0].imshow(img, "gray") ax[0, 0].set_title("before") ax[0, 1].imshow(img_equ, "gray") ax[0, 1].set_title("after") ax[1, 0].hist(img.ravel(), 256) ax[1, 1].hist(img_equ.ravel(), 256) plt.show()
輸出結(jié)果:
到此這篇關(guān)于OpenCV半小時掌握基本操作之直方圖的文章就介紹到這了,更多相關(guān)OpenCV直方圖內(nèi)容請搜索本站以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持本站!
版權(quán)聲明:本站文章來源標注為YINGSOO的內(nèi)容版權(quán)均為本站所有,歡迎引用、轉(zhuǎn)載,請保持原文完整并注明來源及原文鏈接。禁止復(fù)制或仿造本網(wǎng)站,禁止在非www.sddonglingsh.com所屬的服務(wù)器上建立鏡像,否則將依法追究法律責任。本站部分內(nèi)容來源于網(wǎng)友推薦、互聯(lián)網(wǎng)收集整理而來,僅供學(xué)習參考,不代表本站立場,如有內(nèi)容涉嫌侵權(quán),請聯(lián)系alex-e#qq.com處理。