使用Python和OpenCV绘制直方图 |21xrx.com

2023-09-20 06:18:23 深夜i -- --

Python OpenCV 绘制直方图

直方图是一种常用的数据可视化工具，用于对数据的分布情况进行直观展示。在图像处理中，直方图可以帮助我们了解图像中不同强度级别的像素数量，并有助于调整图像的对比度和亮度。本文将介绍如何使用Python和OpenCV库绘制直方图。

首先，我们需要安装Python和OpenCV库。可以通过Anaconda安装或使用pip命令安装OpenCV库。安装完成后，我们可以开始编写代码。

首先，导入必要的库：


import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

然后，读取图像并将其转换为灰度图像，这样我们可以更方便地处理像素值：


image = cv2.imread('image.png')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

接下来，我们使用`cv2.calcHist`函数计算图像的直方图。该函数接受图像、通道（我们使用0表示灰度图像）、掩码（可以为空）、直方图的大小和像素值范围作为参数，返回一个表示直方图的数组：


hist = cv2.calcHist([gray], [0], None, [256], [0, 256])

然后，我们将直方图进行归一化，以便在绘制时能够更好地展示不同强度级别的像素数量：


hist /= hist.sum()

最后，我们使用`plt.bar`函数绘制直方图。该函数接受直方图的x轴坐标、y轴坐标和条形的宽度作为参数，并通过`plt.show`函数显示图像：


plt.bar(np.arange(256), hist.flatten(), width=1)
plt.show()

运行代码后，我们将得到一个显示图像直方图的窗口。直方图的x轴表示像素强度级别，y轴表示该强度级别下的像素数量。通过查看直方图，我们可以了解图像中不同强度级别的像素分布情况。

使用Python和OpenCV绘制直方图是一种简单而有效的数据可视化方法。通过展示图像中不同强度级别的像素数量，我们可以更好地理解图像的亮度和对比度。希望本文能够帮助读者学习如何使用Python和OpenCV进行直方图绘制。

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