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...
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。 创...
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:/histTest.jpg", 0) hist = cv2.calcHist([image], [0], #使用的...
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...
在OpenCV中,我们使用cv2.calcHist()函数来计算图像的直方图。我们可以使用此函数来计算图像区域直方图。要计算图像中某个区域的直方图,我们首先定义一个掩码。遮罩中的白色用于在原始输入图像中检查的区域,遮罩图像中的黑色用于忽略区域。现在我们计算将此掩码作为参数传递给函数的直方图。
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。
calcHist方法中images参数为所需要传入的图像,接受类型为uint8以及float32,参入参数时可以使用[]对参数进行标记; channels为传入的通道数; mask为一个遮罩,如果为None则表示对全图进行操作,若选择其中一个部分就需要制作一个遮罩对局部进行操作; histSize为一个范围,或者说是BIN的数目; ranges表示像素值范围。
histogram(img.ravel(), 256, [0, 256]) hist = np.bincount(img.ravel(),minlength=256) 有两种方法来绘制直方图: 使用Matplotlib 中的绘图函数和使用 OpenCV 绘图函数,一般情况下使用Matplotlib,其中有直方图绘制函数:matplotlib.pyplot.hist() 它可以直接统计并绘制直方图。 img = cv2.imread('.jpg', 0) ...
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) ...
在Python OpenCV 中实现直方图的函数为cv2.calcHist,原型如下: # 返回 histcv2.calcHist(img,channels,mask,histSize,ranges[,hist[,accumulate]]) 参数说明: img:图像,方括号方式传入,即[img]; channels:选取图像的哪个通道,用方括号给出的,计算直方图的channel的索引,如果输入时灰度图,值就是[0],对于彩色图...