Python OpenCV 图像2D直方图，取经之旅第 25 天

Python OpenCV 365 天学习规划，与橡皮一起进到图象领域吧。

Python OpenCV

• • 基本知识埋下伏笔
  • cv2.calcHist 涵数
  • • 函数原型
  • numpy 中的 3D 条形图
  • • 函数原型
  • 橡皮的小标题

基本知识埋下伏笔

在以前的blog中，大家获得图象条形图的方法全是获得一维条形图，简易说便是只获得一个安全通道的特点，比如灰度，B 安全通道，R 安全通道。

今日要学习培训的第一个內容是二维条形图，也称为 3D 条形图，涉及到2个特点，在其中一个是清晰度的色彩，另一个是对比度。

有这两个值你应该能猜中，必须提早将图象转化成 HSV 文件格式。

cv2.calcHist 涵数

测算 3D 条形图，应用的涵数与以前学习培训的一样，也是 cv2.calcHist 涵数。

假如获得五颜六色条形图，必须提早将 BGR 转化成 HSV。

函数原型

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

主要参数表明：

• images: 原图象（图像文件格式为 uint8 或 float32），当传到涵数时应当用中括号 []括起來，比如：[img]；
• channels：[0，1] 必须另外解决 H 和 S 2个安全通道；
• bins：[180，256] Hue 安全通道为 180，S 安全通道为 256；
• range：[0，180，0，256]，Hue 的取值范围在 0 到 180，对比度 S 的取值范围在 0 到 256。

测试程序以下：

import cv2 as cv
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

def create_2d_hist(image):
    hsv = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2HSV)
    hist = cv.calcHist([hsv], [0, 1], None, [180, 256],  [0, 180, 0, 256])
    return hist

img = cv.imread('2.jpg')
hsv = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2HSV)
plt.plot(create_2d_hist(img))

plt.show()

运作实际效果如下图所显示，能够见到 3D 条形图了。

在查找材料的情况下，还学习培训到以下展现条形图的方法，但是实际效果比不上线框的好。

plt.imshow(hist,interpolation = 'nearest')

numpy 中的 3D 条形图

numpy 库也为 3D 条形图出示了一个涵数，np.histogram2d涵数。

函数原型

因为以前早已学习培训过 np.histogram 涵数了，学习培训这一 3D 条形图涵数了解上就较为非常容易了。

histogram2d(x, y, bins=10, range=None, normed=None, weights=None, density=None)

主要参数表明：

• x, y：H 安全通道与 S 安全通道；
• bins：bins 数量；
• range：H 和 S 的范畴。

主要参数更细腻的表明能够根据 help(np.histogram2d) 查看。

测试程序以下：

运作以后，发觉結果如下图所显示。

以上红杠为橡皮标识內容，2个表开展相匹配。H=25,S=20 也有 H=100-150,S=120-100，能够得到淡黄色，深蓝色，蓝紫色地区低值，相匹配的原照上，结果类似。

原照以下

官方网指南能够阅读文章：点一下自动跳转

橡皮的小标题

期待今日的一个小时，你有一定的获得，大家续篇blog见~

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理想橡皮 CSDN验证blog权威专家 高級产品运营 互联网技术从业人员 业余组编程爱好者 6 年产品运营+教学经验，3 年互联网技术项目风险管理工作经验；互联网技术杰出发烧友；
迷恋各种各样技术性不能自拔，造成年纪受困在 25 岁；CSDN 网络爬虫 100 例创作者。
个人公众号“非大学本科程序猿”。