通过均衡的颜色层,我们使用 cv.calcHist() 计算每种颜色的直方图。然后将它们全部绘制出来。 B_histo = cv2.calcHist([b_equi],[0],None, [256], [0,256]) G_histo = cv2.calcHist([g_equi],[0],None, [256], [0,256]) R_histo = cv2.calcHist([r_equi]...
# hist = cv.calcHist([img], [0], None, [256], [0, 256]) # # print(hist.shape) # (256, 1) # 每个值对应于该图像中具有相应像素值的像素数 # # 绘制直方图 # plt.plot(hist) # plt.show() # 2 # hist, bins = np.histogram(img.ravel(), 256, [0, 256]) # img.ravel() ...
(1)OpenCV中使用函数 void calcHist 计算图像的直方图,使用函数void equalizeHist进行直方图均衡化。 void calcHist(const Mat* images,int nimages,const int* chanels, InputArray mask,OutputArray hist,int dims,const int* histSize, const float** ranges,bool uniform=true,bool accumulate = false) 1. 2....
calcHist(&bgr_planes[1], 1, 0, Mat(), g_hist, 1, &histSize, &histRange, uniform, accumulate); calcHist(&bgr_planes[2], 1, 0, Mat(), r_hist, 1, &histSize, &histRange, uniform, accumulate); int hist_w = 512, hist_h = 400; int bin_w = cvRound((double)hist_w / hi...
1 cv::calcHist():从数据创建直方图 函数cv::calcHist()可以从一个或者多个数组中创建直方图。直方图的维度和输入数组的维度或大小无关,而是取决于输入数组的数量。cv::calcHist()总共有三种形式,前两种使用“老式的”C风格数组,第三种使用STLvector模板类型的参数。
1 cv::calcHist():从数据创建直方图 函数cv::calcHist()可以从一个或者多个数组中创建直方图。直方图的维度和输入数组的维度或大小无关,而是取决于输入数组的数量。cv::calcHist()总共有三种形式,前两种使用“老式的”C风格数组,第三种使用STLvector模板类型的参数。
计算直方图:calcHist 函数 calcHist 函数用于计算一个或多个阵列的直方图。 void calcHist(const Mat* images, int nimages, const int* channels, InputArray mask, OutputArray hist, int dims, const int* histSize, const float** ranges, bool uniform = true, bool accumul = false); ...
Matplotlib带有直方图绘图功能:matplotlib.pyplot.hist()它直接找到直方图并将其绘制。您无需使用calcHist()或np.histogram()函数来查找直方图。请参见下面的代码: 代码语言:javascript 复制 importnumpyasnpimportcv2ascv from matplotlibimportpyplotasplt img=cv.imread('home.jpg',0)plt.hist(img.ravel(),256,[0...
cv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges[, hist[, accumulate ]]) #返回hist 第一个参数必须用方括号括起来。 第二个参数是用于计算直方图的通道,这里使用灰度图计算直方图,所以就直接使用第一个通道; 第三个参数是Mask,这里没有使用,所以用None。
OpenCV提供了函数calcHist来实现直方图的构建,但是在计算8位图的灰度直方图 时,它使用起来略显复杂。下面是OpenCV源码 #include<opencv2/imgproc.hpp>#include<opencv2/highgui.hpp>usingnamespacecv;intmain(intargc,char**argv){Mat src,hsv;if(argc!=2||!(src=imread(argv[1],1)).data)return-1;cvtColor...