该系列文章是讲解Python
OpenCV图像处理知识,前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法,中期讲解图像处理的各种算法,包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等,后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助,如果有不足之处,还请海涵~

同时推荐作者的C++图像系列知识:
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[数字图像处理] 二.MFC单文档分割窗口显示图片
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前文参考:
[Python图像处理] 一.图像处理基础知识及OpenCV入门函数
<https://blog.csdn.net/Eastmount/article/details/81748802>
[Python图像处理] 二.OpenCV+Numpy库读取与修改像素
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[Python图像处理] 六.图像缩放、图像旋转、图像翻转与图像平移
<https://blog.csdn.net/Eastmount/article/details/82454335>
[Python图像处理] 七.图像阈值化处理及算法对比
<https://blog.csdn.net/Eastmount/article/details/83548652>
[Python图像处理] 八.图像腐蚀与图像膨胀
<https://blog.csdn.net/Eastmount/article/details/83581277>
[Python图像处理] 九.形态学之图像开运算、闭运算、梯度运算
<https://blog.csdn.net/Eastmount/article/details/83651172>
[Python图像处理] 十.形态学之图像顶帽运算和黑帽运算
<https://blog.csdn.net/Eastmount/article/details/83692456>

本篇文章主要讲解灰度直方图的基本概念,Python调用OpenCV实现绘制图像直方图,基础性知识希望对您有所帮助。
1.灰度直方图基本概率
2.绘制直方图
3.使用OpenCV统计绘制直方图


PS:文章参考自己以前系列图像处理文章及OpenCV库函数,同时部分参考网易云李大羊老师的视频,推荐大家去学习。同时,本篇文章涉及到《计算机图形学》基础知识,请大家下来补充。

PSS:2019年1~2月作者参加了CSDN2018年博客评选,希望您能投出宝贵的一票。我是59号,Eastmount,杨秀璋。投票地址:
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五年来写了314篇博客,12个专栏,是真的热爱分享,热爱CSDN这个平台,也想帮助更多的人,专栏包括Python、数据挖掘、网络爬虫、图像处理、C#、Android等。现在也当了两年老师,更是觉得有义务教好每一个学生,让贵州学子好好写点代码,学点技术,"师者,传到授业解惑也",提前祝大家新年快乐。2019我们携手共进,为爱而生。

<>一. 灰度直方图基本概念

什么是灰度直方图?
灰度直方图(histogram)是灰度级的函数,描述的是图像中每种灰度级像素的个数,反映图像中每种灰度出现的频率。横坐标是灰度级,纵坐标是灰度级出现的频率。
对于连续图像,平滑地从中心的高灰度级变化到边缘的低灰度级。直方图定义为:
其中A(D)为阈值面积函数:为一幅连续图像中被具有灰度级D的所有轮廓线所包围的面积。对于离散函数,固定ΔD为1,则:H(D)=A(D)-A(D+1)。

色彩直方图是高维直方图的特例,它统计色彩的出现频率,即色彩概率分布信息。通常这需要一定的量化过程,将色彩分成若干互不重叠的种类。一般不直接在RGB色彩空间中统计,而是在将亮度分离出来后,对代表色彩部分的信息进行统计,如在HSI空间的HS子空间、YUV空间的UV子空间,以及其它反映人类视觉特点的彩色空间表示中进行。

直方图的计算方法如下:
依据定义,若图像具有L(通常L=256,即8位灰度级)级灰度,则大小为MxN的灰度图像f(x,y)的灰度直方图hist[0…L-1]可用如下计算获得。
1、初始化 hist[k]=0; k=0,…,L-1
2、统计 hist[f(x,y)]++; x=0,…,M-1, y =0,…,N-1
3、归一化 hist[f(x,y)]/=M*N

那么说了这么多,直方图究竟有什么作用呢?

在使用轮廓线确定物体边界时,通过直方图更好的选择边界阈值,进行阈值化处理;对物体与背景有较强对比的景物的分割特别有用;简单物体的面积和综合光密度IOD可以通过图像的直方图求得。


<>二. 绘制直方图

1.基础概念
在直方图中,横坐标表示图像中各个像素点的灰度级,纵坐标表示具有该灰度级的像素个数。


假设存在一个3*3的图像,如下图所示,x数组统计的是像素点的灰度级,y数组统计的是具有该灰度级的像素个数。其中,灰度为1的像素共3个,灰度为2的像素共1个,灰度为3的像素共2个,灰度为4的像素共1个,灰度为5的像素共2个。
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [3, 1, 2, 1, 2]

绘制的折线图如下所示:
绘制的直方图如下所示: 如果灰度级为0-255(最小值0黑色,最大值255白色),同样可以绘制对应的直方图,下图是三张图片拼接而成及其对应的直方图。
2.归一化直方图
该直方图的横坐标表示图像中各个像素点的灰度级,纵坐标表示出现这个灰度级的概率。其计算方法如下:
(1) 先计算灰度级及对应像素的个数
x = [1, 2, 3, 4, 5]
t = [3, 1, 2, 1, 2]
(2) 统计总的像素个数
n = (3 + 1 + 2 + 1 +2) = 9
(3) 统计各个灰度级的出现概率
y = t / n = [3/9, 1/9, 2/9, 1/9, 2/9]

3.绘制直方图

主要调用matplotlib的子库pyplot实现,它提供了类似于Matlab的绘图框架,matplotlib是非常强大基础的一个Python绘图包。Provides
a Matlab-like plotting framework. 导入代码如下:
import matplotlib.pyplot as plt
其中绘制直方图主要调用hist函数实现,它根据数据源和像素级绘制直方图。函数原型如下:
hist(数据源, 像素级) 参数: 数据源必须是一维数组,通常需要通过函数ravel()拉直图像 像素级一般是256,表示[0, 255]
函数ravel()将多维数组降为一维数组,格式为:
一维数组 = 多维数组.ravel()

4.代码实现
#encoding:utf-8 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt
src= cv2.imread('test01.jpg') cv2.imshow("src", src) cv2.waitKey(0) cv2.
destroyAllWindows() plt.hist(src.ravel(), 256) plt.show()
输出结果如下所示:


<>三. 使用OpenCV统计绘制直方图

1.函数原型
前面讲解调用matplotlib库绘制直方图,接下来讲解使用OpenCV统计绘制直方图的例子。
直方图横坐标:图像中各个像素点的灰度级
直方图纵坐标:具有该灰度级的像素个数

主要调用函数calcHist()实现:
hist = cv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges, accumulate)
参数:

* hist表示直方图,返回的是一个二维数组
* images表示原始图像
* channels表示指定通道,通道编号需要用中括号括起,输入图像是灰度图像时,它的值为[0],彩色图像则为[0]、[1]、[2],分别表示B、G、R
* mask表示掩码图像,统计整副图像的直方图,设为None,统计图像的某一部分直方图时,需要掩码图像
* histSize表示BINS的数量,参数子集的数目,如下图当bins=3表示三个灰度级
* ranges表示像素值范围,例如[0, 255]
*
accumulate表示累计叠加标识,默认为false,如果被设置为true,则直方图在开始分配时不会被清零,该参数允许从多个对象中计算单个直方图,或者用于实时更新直方图;多个直方图的累积结果用于对一组图像的直方图计算
2.代码实现
首先计算图像灰度级的基本大小、形状及内容。
#encoding:utf-8 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt
src= cv2.imread('test01.jpg') #参数:原图像 通道[0]-B 掩码 BINS为256 像素范围0-255 hist = cv2.
calcHist([src], [0], None, [256], [0,255]) print(type(hist)) print(hist.size)
print(hist.shape) print(hist)
输出结果如下所示:

下面是绘制图像的代码,首先补充一些matplotlib库绘制图像代码,也推荐我的文章。
[Python数据挖掘课程] 六.Numpy、Pandas和Matplotlib包基础知识
<https://blog.csdn.net/eastmount/article/details/53144633>
#encoding:utf-8 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt
#绘制sin函数曲线 x1 = np.arange(0, 6, 0.1) y1 = np.sin(x1) plt.plot(x1, y1) #绘制坐标点折现
x2= [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6] y2 = [0.3, 0.4, 2.5, 3.4, 4, 5.8, 7.2] plt.plot(x2, y2
) #省略有规则递增的x2参数 y3 = [0, 0.5, 1.5, 2.4, 4.6, 8] plt.plot(y3, color="r") plt.
show()
输出结果有三条线,如下所示:

最后给出调用calcHist()计算B、G、R灰度级并绘制图形的代码。
#encoding:utf-8 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt
src= cv2.imread('test01.jpg') histb = cv2.calcHist([src], [0], None, [256], [0,
255]) histg = cv2.calcHist([src], [1], None, [256], [0,255]) histr = cv2.
calcHist([src], [2], None, [256], [0,255]) cv2.imshow("src", src) cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows() plt.plot(histb, color='b') plt.plot(histg, color='g')
plt.plot(histr, color='r') plt.show()
输出结果如下图所示:


希望文章对大家有所帮助,如果有错误或不足之处,还请海涵。最近经历的事情太多,有喜有悲,关闭了朋友圈,希望通过不断学习和写文章来忘记烦劳,将忧郁转换为动力,每周学习都记录下来。
(By:Eastmount 2018-11-06 早上12点 https://blog.csdn.net/Eastmount/)
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