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Python OpenCV 图像2D直方图,取经之旅第 25 天

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梦想橡皮擦
梦想橡皮擦 2021-01-27 22:16
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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。
Python OpenCV 图像2D直方图,取经之旅第 25 天
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。
Python OpenCV 图像2D直方图,取经之旅第 25 天

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。
Python OpenCV 图像2D直方图,取经之旅第 25 天
原照以下
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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”。
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