网站上传在空间哪里去了,中小学网站建设有什么好处,开一个网站需要什么手续,怎么做百度自己的网站OpenCV官方教程中文版 —— 2D 直方图 前言一、介绍二、OpenCV 中的 2D 直方图三、Numpy 中 2D 直方图四、绘制 2D 直方图 前言
本节我们会学习如何绘制 2D 直方图#xff0c;我们会在下一节中使用到它。
一、介绍
在前面的部分我们介绍了如何绘制一维直方图#xff0c;之… OpenCV官方教程中文版 —— 2D 直方图 前言一、介绍二、OpenCV 中的 2D 直方图三、Numpy 中 2D 直方图四、绘制 2D 直方图 前言
本节我们会学习如何绘制 2D 直方图我们会在下一节中使用到它。
一、介绍
在前面的部分我们介绍了如何绘制一维直方图之所以称为一维是因为我们只考虑了图像的一个特征灰度值。但是在 2D 直方图中我们就要考虑两个图像特征。对于彩色图像的直方图通常情况下我们需要考虑每个的颜色Hue和饱和度Saturation。根据这两个特征绘制 2D 直方图。
OpenCV 的官方文档中包含一个创建彩色直方图的例子。本节就是要和大家一起来学习如何绘制颜色直方图这会对我们下一节学习直方图投影有所帮助
二、OpenCV 中的 2D 直方图
使用函数 cv2.calcHist() 来计算直方图既简单又方便。如果要绘制颜色直方图的话我们首先需要将图像的颜色空间从 BGR 转换到 HSV。记住计算一维直方图要从 BGR 转换到 HSV。计算 2D 直方图函数的参数要做如下修改
• channels[01] 因为我们需要同时处理 H 和 S 两个通道。
• bins[180256] H 通道为 180S 通道为 256。
• range[01800256] H 的取值范围在 0 到 180S 的取值范围在 0 到 256。
代码如下
# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
img cv2.imread(home.png)
hsv cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV)
hist cv2.calcHist([hsv], [0, 1], None, [180, 256], [0, 180, 0, 256])三、Numpy 中 2D 直方图
Numpy 同样提供了绘制 2D 直方图的函数np.histogram2d()。还记得吗绘制 1D 直方图时我们使用的是 np.histogram()。
# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np
img cv2.imread(home.png)
hsv cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV)
h, s, v cv2.split(hsv)
hist, xbins, ybins np.histogram2d(h.ravel(),s.ravel(),[180,256],[[0,180],[0,256]])第一个参数是 H 通道第二个参数是 S 通道第三个参数是 bins 的数目第四个参数是数值范围。 现在我们要看看如何绘制颜色直方图。
四、绘制 2D 直方图
方法 1使用 cv2.imshow() 我们得到结果是一个 180x256 的两维数组。所以我们可以使用函数 cv2.imshow() 来显示它。但是这是一个灰度图除非我们知道不同颜色 H 通道的值否则我们根本就不知道那到底代表什么颜色。
方法 2使用 Matplotlib() 我们还可以使用函数 matplotlib.pyplot.imshow()来绘制 2D 直方图再搭配上不同的颜色图color_map。这样我们会对每个点所代表的数值大小有一个更直观的认识。但是跟前面的问题一样你还是不知道那个数代表的颜色到底是什么。虽然如此我还是更喜欢这个方法它既简单又好用。
注意在使用这个函数时要记住设置插值参数为 nearest。
代码如下
b, g, r cv2.split(img)
img2 cv2.merge([r,g,b])
plt.figure()
plt.subplot(121)
plt.imshow(img2, interpolationbicubic)
plt.xticks([]), plt.yticks([]) # to hide tick values on X and Y axis
plt.subplot(122)
hist cv2.calcHist([hsv], [0, 1], None, [180, 256], [0, 180, 0, 256])
plt.imshow(hist, interpolationnearest)
plt.show()下面是输入图像和颜色直方图。X 轴显示 S 值Y 轴显示 H 值。 在直方图中你可以看到在 H100S100 附近有比较高的值。这部分与天的蓝色相对应。同样另一个峰值在 H25 和 S100 附近。这一宫殿的黄色相对应。你可用通过使用图像编辑软件GIMP修改图像然后在绘制直方图看看我说的对不对。
