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本篇文章给大家分享的是有关如何深入了解Python二维直方图,小编觉得挺实用的,因此分享给大家学习,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获,话不多说,跟着小编一起来看看吧。
只统计像素的灰度值这一特征,可将其成为一维直方图。二维直方图可以统计像素的色相和饱和度,用于查找图像的颜色直方图。
OpenCV仍然使用cv2.calcHist()函数来查找图像的颜色直方图,只是在指定参数时与之前有所区别。
cv2.calcHist()函数的基本格式如下:
hist =cv2.calcHist(image, channels, mask, histSize, ranges)
image
参数指定的原图像应从BGR色彩空间转换为HSV色彩空间, 实际参数需要用方括号括起来
channels
参数设置为[0,1]时, 表示同时处理色相和饱和度
histSize
参数设置BINS值为[180,256]时, 表示色相为180, 饱和度为256
ranges
参数设置为[0,180,0,256]时, 表示色相的取值范围为[0,180], 饱和度的取值范围为[0,2565]
cv2.calcHist()函数返回的颜色直方图可以直接使用cv2.show()函数显示。
import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread('XIAN.jpg') cv2.namedWindow('orininal', cv2.WINDOW_NORMAL) cv2.imshow('orininal', img) img2 = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) hist = cv2.calcHist([img2], [0, 1], None, [180, 256], [0,180,0,256]) cv2.namedWindow('2DHist', cv2.WINDOW_NORMAL) cv2.imshow('2DHist', hist) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() plt.imshow(hist, interpolation = 'nearest') # 绘制颜色直方图 plt.show() # 显示颜色直方图
cv2.calcHist()函数返回的颜色直方图是一个大小为180*256的二维数组,用cv2.imshow()函数显示时是一副灰度图像,不能直接显示出颜色的分布情况。
可以使用matplotlib.pyplot.imshow()函数绘制具有不同颜色的二维直方图。
Numpy的np.histogram2d()函数用于计算二维直方图,其基本格式如下:
hist, xedges, yedges = np.histogram2d(x, y, bins, range)
hist
为返回的直方图
xedges
为返回的x的直方图的BINS边界值
yedges
为返回的y的直方图的BINS边界值
x
和y
为原图对应通道转换成的一维数组
bins
为BINS的值, 如[180,256]
range
为像素范围, 格式为[[0, 180],[0, 256]]
img = cv2.imread('building.jpg') cv2.imshow('orininal', img) img2 = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) h, s, v = cv2.split(img2) hist, x, y = np.histogram2d(h.ravel(), s.ravel(), [180, 256], [[0, 180],[0, 256]]) cv2.imshow('2DHist', hist) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() plt.imshow(hist, interpolation = 'nearest') plt.show()
可以使用matplotlib.pyplot.imshow()函数绘制具有不同颜色的二维直方图。
import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread('home.jpg') plt.figure(figsize = (25,25)) imgrgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) plt.subplot(2, 2, 1) plt.title('Original') plt.axis('off') plt.imshow(imgrgb) histb, e1 = np.histogram(img[0].ravel(), 256, [0, 255]) #计算B通道直方图 histg, e2 = np.histogram(img[1].ravel(), 256, [0, 255]) #计算G通道直方图 histr, e3 = np.histogram(img[2].ravel(), 256, [0, 255]) #计算R通道直方图 plt.subplot(2, 2, 2) plt.plot(histb, color = 'b') plt.plot(histg, color = 'g') plt.plot(histr, color = 'r') plt.title('Hist') img2 = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) #转换色彩空间为HSV h, s, v = cv2.split(img2) hist, x, y=np.histogram2d(h.ravel(), s.ravel(), [180, 256], [[0, 180], [0, 256]]) #计算颜色直方图 plt.subplot(2, 2, 3) plt.title('2Dhist') #设置子图窗口标题 plt.imshow(hist, interpolation = 'nearest',cmap = 'gray') #绘制颜色直方图 plt.show() #显示颜色直方图
# 2.使用OpenCV函数计算直方图 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread('flower.jpg') plt.figure(figsize = (25,25)) imgrgb=cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) plt.subplot(2, 2, 1) plt.imshow(imgrgb) plt.title('Original') plt.axis('off') histb = cv2.calcHist([img], [0], None, [256], [0,255]) #计算B通道直方图 histg = cv2.calcHist([img], [1], None, [256], [0,255]) #计算G通道直方图 histr = cv2.calcHist([img], [2], None, [256], [0,255]) #计算R通道直方图 plt.subplot(2, 2, 2) plt.plot(histb, color= 'b') plt.plot(histg, color= 'g') plt.plot(histr, color= 'r') plt.title('Hist') img2=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV) hist = cv2.calcHist([img2], [0, 1], None, [180, 256], [0, 180, 0, 256]) plt.subplot(2, 2, 3) plt.title('2Dhist') #设置子图窗口标题 plt.imshow(hist,interpolation = 'nearest',cmap = 'gray') #绘制颜色直方图 plt.show() #显示颜色直方图
以上就是如何深入了解Python二维直方图,小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注亿速云行业资讯频道。
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