opencv 绘制直方图

古城微笑少年丶 2021-11-09 04:22 447阅读 0赞

1，绘制直方图函数说明：

cv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges\[, hist\[, accumulate \]\])

参数说明：images(图像数据)，channels为频道，mask默认为None，histSize:使用多少个bin(柱子)，一般为256

ranges:像素值的范围，一般为\[0,255\]表示0~255，一般为\[0.0,255.0\];

2，获取像素值函数的说明：

void minMaxLoc( const Mat& src）

minMaxLoc获取水平和垂直方向的最大和最小像素值，为后面的归一化做准备

绘图函数代码实现：

def ImageHist(image,type):
        color = (255,255,255)
        windowName = 'Gray'
        if type == 31:
            color = (255,0,0)
            windowName = 'B Hist'
        elif type == 32:
            color = (0,255,0)
            windowName = 'G Hist'
        elif type == 33:
            color = (0,0,255)
            windowName = 'R Hist'
        # 1 image 2 [0] 3 mask None 4 256 5 0-255
        hist = cv2.calcHist([image],[0],None,[256],[0.0,255.0])
        #minMaxLoc获取水平和垂直方向的最大和最小像素值，为后面的归一化做准备
        minV,maxV,minL,maxL = cv2.minMaxLoc(hist)
        histImg = np.zeros([256,256,3],np.uint8)
        #归一化处理
        for h in range(256):
            intenNormal = int(hist[h]*256/maxV)
            #画线条，第二个参数是起始点，第三个参数是终止点，第四个参数是参数类型，第五个参数是线条的宽度。
            cv2.line(histImg,(h,256),(h,256-intenNormal),color)
        cv2.imshow(windowName,histImg)
        return histImg
    img = cv2.imread('image0.jpg',1)
    #spli的作用是分离出图片的B，R，G颜色通道
    channels = cv2.split(img)# RGB - R G B
    for i in range(0,3):
        ImageHist(channels[i],31+i)
    cv2.waitKey(0)

实现结果如下：

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