电子商务网站建设规划说明书,网站链接太多怎么做网站地图,谷歌广告推广网站,wordpress子目录安装目录 一、基本概念
二、使用OpenCv统计直方图 三、使用掩膜的直方图 一、基本概念
图像直方图是用一表示教字图像中亮度分布的直方图#xff0c;标绘了图像中每个高度值的像素数。可以借助观察该有方图了解需要如何调整亮度分布的直方图。这种直方图中#xff0c;横坐标的左…目录 一、基本概念
二、使用OpenCv统计直方图 三、使用掩膜的直方图 一、基本概念
图像直方图是用一表示教字图像中亮度分布的直方图标绘了图像中每个高度值的像素数。可以借助观察该有方图了解需要如何调整亮度分布的直方图。这种直方图中横坐标的左侧为纯黑、较暗的区域而右侧为较亮、纯白的区域。因此一张较暗图片的图像直方图中的数据多集中于左侧和中间部分而整体明亮、只有少量阴影的图像则相反
横坐标:图像中各个像素点的灰度级纵坐标:具有该灰度级的像素个数
案例直方图如下: 直方图术语:
dims:需要统计的特征的数目。例如:dims1,表示我们仅统计灰度值。bins:每个特征空间子区段的数目。range:统计灰度值的范围一般为[0,255]
二、使用OpenCv统计直方图 参考函数如下: 案例代码如下:
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltimg cv2.imread(6.jpg)histb cv2.calcHist([img],[0],None,[256],[0,255])
histg cv2.calcHist([img],[1],None,[256],[0,255])
histr cv2.calcHist([img],[2],None,[256],[0,255])# 将直方图画出来
plt.plot(histb,color b)
plt.plot(histg,color g)
plt.plot(histr,color r)
plt.legend()
plt.show()运行结果如下: 三、使用掩膜的直方图 案例代码如下: import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltimg cv2.imread(6.jpg)# 变成黑白图片
gray cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 生成掩膜图像
mask np.zeros(gray.shape,np.uint8)# 设置想要统计直方图的区域
mask[200:400,200:400] 255hist_mask cv2.calcHist([gray],[0],mask,[256],[0,255])
hist_gray cv2.calcHist([gray],[0],None,[256],[0,255])plt.plot(hist_mask,label mask)
plt.plot(hist_gray,label gray)cv2.imshow(img,img)
# gray与gray做与运算结果还是graymask的作用就是gray与gray先做与运算结果再和mask做与运算
cv2.imshow(mask_gray,cv2.bitwise_and(gray,gray,maskmask))cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
运行结果如下:
