1.1 用openCV统计直方图 用cv2.calcHist统计一副图像的直方图: cv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges[,hist[,accumulate]]) 1. images:原图像(图像格式为unit8或float32)。当传入函数时应该用中括号括起来,例如:[img]; channels:同样需要中括号括起来,它会告诉函数我们要统计哪幅图像的直方图。
直方图是对数据进行统计的一种方法,并且将统计值组织到一系列实现定义好的 bin 当中。其中, bin 为直方图中经常用到的一个概念,可以译为 “直条” 或 “组距”,其数值是从数据中计算出的特征统计量,这些数据可以是诸如梯度、方向、色彩或任何其他特征。 图像直方图(Image Histogram)是用以表示数字图像中亮度分布...
所谓直方图就是对图像的中的这些像素点的值进行统计,得到一个统一的整体的灰度概念。直方图的好处就在于可以清晰了解图像的整体灰度分布,这对于后面依据直方图处理图像来说至关重要。 一般情况下直方图都是灰度图像,直方图x轴是灰度值(一般0~255),y轴就是图像中每一个灰度级对应的像素点的个数。 那么如何获得图像的...
opencv-python图像直方图 kangjingbobo 芯片领域底层软件爱好者 目录 收起 1.直方图统计 1.1简介 1.2参数 2.直方图均衡 2.1简介 2.2参数 3.自适应直方图均衡 3.1简介 3.2参数 1.直方图统计 1.1简介 直方图是对整幅图的像素进行整体了解的图示,通过直方图我们可以对图像的对比度,亮度和灰度分布等有一个直观地了解...
我们使用OpenCV中的方法统计直方图,并使用matplotlib将其绘制出来。 (1)API cv2.calcHist(images,channels,mask,histSize,ranges[,hist[,accumulate]]) (2)参数 images:原图像。当传入函数时应该用中括号括起来,例如:[img]. channels:如果输入图像是灰度图,它的值就是[0];如果是彩色图像的话,传入的参数可以是[...
直方图计算 直方图可以统计的不仅仅是颜色灰度, 它可以统计任何图像特征 (如 梯度, 方向等等)。直方图的一些具体细节: dims: 需要统计的特征的数目, 在上例中,dims = 1因为我们仅仅统计了灰度值(灰度图像)。 bins: 每个特征空间子区段的数目,在上例中,bins = 16 ...
在hist()方法中,设置bins=256,所以直方图的x方向的坐标长度为256,这时会统计每种像素值的像素个数。 hist()绘制的直方图,可以看做是bar()绘制的柱状图的一种特例,在直方图中柱子之间的间隔为0,x方向的坐标用数字代替了,可参考数据可视化~matplotlib饼图、柱状图。
3. 掩膜直方图 (1)基本概念 如果我们不需要整幅图像中的直方图,而是某个区域的直方图,我们只需要绘制一幅图,将需要统计的部分设置为白色,不需要统计的部分设置为黑色,就构成了一幅掩膜图像 (2)实现代码 得到掩模图 ##得到掩膜图mask = np.zeros(img0.shape, np.uint8)#将每一个像素点设置为0,就是黑色mask...
#不用opencv的统计方法 #变成黑白图片 gray=CV2.cvtColor(dog1,CV2.COLOR_BGR2GRAY) print(gray) #统计直方图数据 plt.hist(gray, bins=256, range=[0,255]) plt.show(block=False) plt.pause(30) plt.savefig('109.png') plt.close() #opencv统计直方图数据 ...