三. 使用OpenCV统计绘制直方图 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...
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...
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 ...
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 ...
首先，要理解的是，图像的灰度直方图是对图像中不同灰度值出现的频率进行统计的结果。对于一个 RGB 图像，它的直方图通常需要分别对 R、G、B 三个通道进行计算，因为每个通道都代表了不同的颜色信息。要计算和绘制图像灰度直方图，可以使用 OpenCV 的函数 cv2.calcHist()。这个函数需要提供图像、通道索引...
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
一、图像直方图 二、直方图应用 1. 直方图均衡化 2. 直方图比较 三、直方图反向投影 1. HSV和RGB色彩空间 2. 反向投影 一、图像直方图 画直方图要用到 matplotlib 库 图像直方图是反映一个图像像素分布的统计表,其横坐标代表了图像像素的种类,可以是灰度的,也可以是彩色的。纵坐标代表了每一种颜色值在图像中的...