在OpenCV Python中,可以使用轮廓作为掩码来计算图像的直方图。calcHist函数是用于计算直方图的函数,它可以接受一个掩码参数,用于指定计算直方图的区域。 要在calcHist中使用轮廓作为掩码,可以按照以下步骤进行操作: 首先,使用findContours函数找到图像中的轮廓。findContours函数会返回一个轮廓列表和层次结构。 ...
OpenCV里用calcHist()计算得到的直方图是一个矩阵(数组),虽然也是是一个二维图像,但是并不能直接用imshow()显示,需要经过转换配合绘制直线等方法将直方图表示成一幅直观的图像,另外也可以借助numpy和matplotlib绘制直方图。后者接口更简洁,稍后我们先来看看此方法。 1、matplotlib hist()绘制直方图 matplotlib中可以使用his...
与C++中一样,在python中调用的opencv直方图计算函数为cv2.calcHist。 cv2.calcHist的原型为: cv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges[, hist[, accumulate ]]) #返回hist 1. 通过一个例子来了解其中的各个参数: #coding=utf-8 import cv2 import numpy as np image = cv2.imread("D:/his...
OpenCV里用calcHist()计算得到的直方图是一个矩阵(数组),虽然也是是一个二维图像,但是并不能直接用imshow()显示,需要经过转换配合绘制直线等方法将直方图表示成一幅直观的图像,另外也可以借助numpy和matplotlib绘制直方图。后者接口更简洁,稍后我们先来看看此方法。 1、matplotlib hist()绘制直方图 matplotlib中可以使用his...
与C++中一样,在Python中调用的OpenCV直方图计算函数为cv2.calcHist。 cv2.calcHist的原型为: cv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges[, hist[, accumulate ]]) #返回hist 通过一个例子来了解其中的各个参数: #coding=utf-8 import cv2 ...
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。
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 ...
与C++中一样,在python中调用的opencv直方图计算函数为cv2.calcHist。 cv2.calcHist的原型为: cv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges[, hist[, accumulate ]])#返回hist 通过一个例子来了解其中的各个参数: #coding=utf-8 importcv2 ...
好吧，在这里您可以调整直方图的值及其bin值，使其看起来像x，y坐标，以便您可以使用cv.line()或cv.polyline()函数绘制它以生成与上述相同的图像。OpenCV-Python2官方示例已经提供了此功能。检查示例/python/hist.py中的代码。掩码的应用 我们使用了cv.calcHist()来查找整个图像的直方图。如果你想找到图像某些区域...
import os import cv2 as cv import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt def userHist(image): colors = ['b', 'g', 'r'] plt.figure("13") for index, color in enumerate(colors): imageHist = cv.calcHist(image, [index], None, [255], [0, 256]) plt.subplot(int("13...