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...
在第一步中,我们需要导入必要的 Python 库:OpenCV 和 Matplotlib。OpenCV 用于图像处理,Matplotlib 用于绘图。 importcv2# 导入 OpenCVimportmatplotlib.pyplotasplt# 导入 Matplotlib 1. 2. 步骤二:加载图像并将其转换为灰度图像 在这一过程中,我们将加载一个图像文件,并将其转换为灰度图像,以便于直方图的计算。 #...
本文针对灰度直方图的绘制总结了两种绘制方式: 计数方式:不使用calcHist()函数,直接统计灰度个数,前提是我们知道了灰度范围[0-255]。 calcHist统计方式:使用calcHist()函数,输出灰度特征二维向量。这种方式适用性更广,且可以统计图像其他属性的直方图。 示例代码如下: #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream>...
首先讲解使用OpenCV库绘制直方图的方法。在OpenCV中可以使用calcHist()函数计算直方图,计算完成之后采用OpenCV中的绘图函数,如绘制矩形的rectangle()函数,绘制线段的line()函数来完成。其中,cv2.calcHist()的函数原型及常见六个参数如下: hist = cv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges, accumulate) h...
注意要分通道,各自计算各自通道的灰度直方图。 整张图的直方图 # 绘制[整幅图的]直方图 histimportcv2importnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltimg=cv2.resize(cv2.imread('0.jpg'),(416,416))# show picturecv2.imshow("o",img)# # convert shape to 1-dimension# print(img.reshape(-1).shape)# ...
使用OpenCV 的绘制直方图,我们会用到一个新的函数calcHist(),它的原函数如下: defcalcHist(images, channels, mask, histSize, ranges, hist=None, accumulate=None): 参数1:要计算的原图,以方括号的传入,如:[img]。 参数2:灰度图写[0]就行,彩色图 B/G/R 分别传入 [0]/[1]/[2] 。
RANGE: 灰度值范围,通常是[0,256],也就是灰度所有的取值范围。 统计直方图同样有两种方法,使用opencv统计直方图,函数如下: cv2.calcHist(images, channels,mask, histSize, ranges[, hist[, accumulate]]) 该函数的参数在了解以上术语加上自己百度后可以简单应用 ...
灰度直方图是图像灰度级的函数,用来描述每个灰度级在图像矩阵中的像素个数或者占有率。对于8位图来说, 图像的灰度级范围是0-255之间的整数,通过定义函数calcGrayHist来计算灰度直方图。 #-*-coding:utf-8-*- import cv2 as cv import numpy as np
RANGE: 灰度值范围,通常是[0,256],也就是灰度所有的取值范围。 统计直方图同样有两种方法,使用opencv统计直方图,函数如下: cv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges[, hist[, accumulate]]) 该函数的参数在了解以上术语加上自己百度后可以简单应用 ...
本文介绍一下，用python绘制图像直方图的具体步骤。工具/原料 电脑 python3+ opencv模块 方法/步骤 1 给出一张单通道的灰度图。2 查看图中所有的像素的取值范围。img=cv2.imread('a.png')xs=np.reshape(img,(1,-1))qzfw=set(xs[0])0到255之间的每一个正整数，都能够在img里面找到。3 查看...