如何使用OpenCV绘制灰度直方图？ |21xrx.com

2023-08-10 12:15:23 深夜i -- --

OpenCV 绘制灰度直方图

灰度直方图是图像处理中常用的工具，用于分析图像的亮度分布。通过绘制灰度直方图，我们可以更好地了解图像的亮度分布情况，从而引导我们选择正确的图像处理方法。

OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，其中包含了许多用于图像处理和分析的功能。在OpenCV中，我们可以使用内置的函数来计算和绘制灰度直方图。

首先，我们需要加载一张图像。可以使用OpenCV的cv2.imread()函数来读取图像文件，并将其存储为一个NumPy数组。


import cv2
import numpy as np
# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg', 0) # 0 表示以灰度模式读取图像

接下来，我们可以使用OpenCV的cv2.calcHist()函数来计算图像的直方图。此函数需要指定图像数组、通道、掩码、直方图尺寸和灰度范围等参数。


# 计算灰度直方图
hist = cv2.calcHist([image], [0], None, [256], [0, 256])

计算完成后，我们可以使用Matplotlib库将直方图绘制出来。Matplotlib是用于绘制图形的强大库，它提供了丰富的绘图功能。


import matplotlib.pyplot as plt
# 绘制灰度直方图
plt.hist(image.ravel(), 256, [0, 256])
plt.show()

在上述代码中，我们使用plt.hist()函数来绘制直方图。此函数需要输入图像数组、直方图bin的数量和灰度范围。

最后，我们可以使用cv2.imshow()函数显示原始图像和绘制好的灰度直方图。


# 显示图像和直方图
cv2.imshow('image', image)
cv2.imshow('histogram', hist)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上述代码中，我们使用cv2.imshow()函数显示图像和直方图。通过cv2.waitKey(0)函数来等待用户按下任意键，然后使用cv2.destroyAllWindows()函数关闭所有窗口。

通过使用OpenCV和Matplotlib，我们可以轻松地绘制灰度直方图并进行图像分析。这有助于我们了解图像的亮度分布情况，并选择适当的图像处理方法。

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