概述

OpenCV 是一個跨平臺的計算機視覺庫, 支持多語言, 功能強大. 今天小白就帶大家一起攜手走進 OpenCV 的世界. (第 15 課)

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直方圖

原圖:

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cv2.calcHist()可以幫助我們統計像素并得到直方圖.

格式:

calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges, hist=None, accumulate=None)

引數:

images: 輸入影像
channels: 顏色通道
mask: 掩模
histSize: bin 的數目, 用中括號括起來
ranges: 像素范圍 [0, 256]

例 1 (灰度圖統計直方圖):

import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

plt.style.use("fivethirtyeight")

# 讀取圖片, 并轉換成灰度圖
img = cv2.imread("girl.jpg", 0)

# 獲取直方圖
hist = cv2.calcHist([img], [0], None, [256], [0, 256])
print(hist)

# 直方圖展示
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(hist)
plt.title("hist of image")
plt.show()

輸出結果:

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例 2 (RGB 三通道直方圖):

import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

plt.style.use("fivethirtyeight")
plt.figure(figsize=(12, 6))

# 讀取圖片
img = cv2.imread("girl.jpg")

# 顏色通道
color = ["b", "g", "r"]

# 獲取直方圖
for i, c in enumerate(color):
    hist = cv2.calcHist([img], [i], None, [256], [0, 256])
    plt.plot(hist, color=c)

# 直方圖展示
plt.legend(["B Channel", "G Channel", "R Channel"])
plt.title("RGB hist of image")

plt.show()

輸出結果:

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直方圖 + mask

例子:

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

plt.style.use("fivethirtyeight")

# 讀取圖片, 并轉換成灰度圖
img = cv2.imread("girl.jpg", 0)

# 創建mask
mask = np.zeros(img.shape, np.uint8)
mask[280:1000, 420:1500] = 255

# 獲取mask后的影像
masked_img = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)

# 直方圖
hist_full = cv2.calcHist([img], [0], None, [256], [0, 256])
hist_mask = cv2.calcHist([img], [0], mask, [256], [0, 256])

# 圖片展示
f, ax = plt.subplots(2, 2, figsize=(12, 9))
ax[0, 0].imshow(img, 'gray')
ax[0, 0].set_title("original image")
ax[0, 1].imshow(mask, 'gray')
ax[0, 1].set_title("mask")
ax[1, 0].imshow(masked_img, 'gray')
ax[1, 0].set_title("masked image")
ax[1, 1].plot(hist_full)
ax[1, 1].plot(hist_mask)
ax[1, 1].set_title("original vs masked hist")

plt.show()

輸出結果:

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直方圖均衡化

直方圖均衡化 (Histogram Equalization) 是一種增強圖片對比度的方法. 將一副影像的直方圖分布變成近似均勻分布.

格式:

cv2.equalizeHist(src, dst=None)

例子:

import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

plt.style.use("fivethirtyeight")

# 讀取圖片, 并轉換成灰度圖
img = cv2.imread("girl.jpg", 0)

# 均衡化
img_equ = cv2.equalizeHist(img)

# 直方圖
f, ax = plt.subplots(2, 2, figsize=(16, 16))
ax[0, 0].imshow(img, "gray")
ax[0, 0].set_title("before")
ax[0, 1].imshow(img_equ, "gray")
ax[0, 1].set_title("after")
ax[1, 0].hist(img.ravel(), 256)
ax[1, 1].hist(img_equ.ravel(), 256)

plt.show()

輸出結果:

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【OpenCV】??高手勿入! 半小時學會基本操作 15?? 直方圖

【OpenCV】??高手勿入!?? 半小時學會基本操作 15??

概述

直方圖

直方圖 + mask

直方圖均衡化