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直方圖基礎(chǔ)講解：
opencv學(xué)習(xí)筆記21：直方圖和掩膜 原理及其應(yīng)用

圖像直方圖

numpy實(shí)現(xiàn)
函數(shù)：hist(數(shù)據(jù)源，像素級(jí)）
數(shù)據(jù)源：圖像，必須是一維數(shù)組
像素級(jí)：一般是256，指[0-255]
np.raval()可以實(shí)現(xiàn)多維數(shù)組轉(zhuǎn)一維。

import cv2 as cv import numpy as np from matplotlib import pyplot as pltdef plot_demo(image):plt.hist(image.ravel(),256,[0,256])# plt.hist(image.ravel(),256)#兩種寫法都對(duì)plt.show() print("--------- Hello Python ---------") src = cv.imread("fangye.jpg") cv.namedWindow("input image", cv.WINDOW_AUTOSIZE) cv.imshow("input image", src)plot_demo(src) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows()

OpenCV實(shí)現(xiàn)

hist=cv2.calcHist(images,channels,mask,histsize,ranges,accumulate)
hist:直方圖
images:原始圖像,格式[src]，需要用中括號(hào)括起來(lái)
channels:通道,灰色直接[0]，BGR對(duì)應(yīng)[0],[1],[2]
mask:掩碼圖像。如果一個(gè)圖很大，需要計(jì)算部分圖的直方圖，需要掩碼。
histsize:BINS的數(shù)量，需要用中括號(hào)括起來(lái)。一般是[256]
ranges:像素值范圍,一般[0,255]
accumulate:累積標(biāo)識(shí)。可選參數(shù)、默認(rèn)false,設(shè)為true為計(jì)算好幾幅圖的直方圖。

import cv2 as cv import numpy as np from matplotlib import pyplot as pltdef image_hist(image):color = ('blue', 'green', 'red')for i, color in enumerate(color):hist = cv.calcHist([image], [i], None, [256], [0, 256])plt.plot(hist, color=color)plt.xlim([0, 256])plt.show() print("--------- Hello Python ---------") src = cv.imread("renwu.jpg") cv.namedWindow("input image", cv.WINDOW_AUTOSIZE) cv.imshow("input image", src)image_hist(src) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows()

圖像來(lái)源于網(wǎng)圖。
圖像的主要特征來(lái)源于波峰。

圖像直方圖應(yīng)用

1全局直方圖均衡化
直方圖均衡化都是基于灰色圖
原理見上面提到的基礎(chǔ)鏈接
效果：使對(duì)比圖增強(qiáng)

import cv2 as cv import numpy as np from matplotlib import pyplot as pltdef equalHist_demo(image):gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)dst = cv.equalizeHist(gray)cv.imshow("equalHist_demo", dst) print("--------- Hello Python ---------") src = cv.imread("renwu.jpg") src=cv.resize(src,None,fx=0.5,fy=0.5) cv.namedWindow("input image", cv.WINDOW_AUTOSIZE) cv.imshow("input image", src)equalHist_demo(src) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows()

2局部直方圖均衡化
局部自適應(yīng)的圖像直方圖均衡化
自適應(yīng)直方圖均衡化(AHE)是用來(lái)提升圖像的對(duì)比度的一種計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)。和普通的直方圖均衡算法不同，AHE算法通過(guò)計(jì)算圖像的局部直方圖，然后重新分布亮度來(lái)改變圖像對(duì)比度。因此，該算法更適合于改進(jìn)圖像的局部對(duì)比度以及獲得更多的圖像細(xì)節(jié)。

不過(guò)，AHE有過(guò)度放大圖像中相同區(qū)域的噪音的問題，另外一種自適應(yīng)的直方圖均衡算法即限制對(duì)比度直方圖均衡（CLAHE）算法能有限的限制這種不利的放大。

cv2.createCLAHE(clipLimit=5.0, tileGridSize=(8, 8))
第一個(gè)參數(shù)的意義是那一小部分的直方圖大于clipLimit的部分將被剪裁掉平均分配 給整個(gè)圖像；第二個(gè)參數(shù)的意義是 所分小區(qū)域的大小。一般的clipLimit設(shè)置的值是40，自定義的話值越大均化的效果越顯著，值越接近零，就和原圖像沒什么區(qū)別，
原理圖：

import cv2 as cv import numpy as np from matplotlib import pyplot as pltdef clahe_demo(image):gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)clahe = cv.createCLAHE(clipLimit=3.0, tileGridSize=(5, 5))dst = clahe.apply(gray)cv.imshow("clahe_demo", dst) print("--------- Hello Python ---------") src = cv.imread("renwu1.jpg") src=cv.resize(src,None,fx=0.6,fy=0.6) cv.namedWindow("input image", cv.WINDOW_AUTOSIZE) cv.imshow("input image", src)clahe_demo(src) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows()

直方圖比較

對(duì)輸入的兩張圖像計(jì)算得到直方圖H1與H2，歸一化到相同的尺度空間，然后可以通過(guò)計(jì)算H1與H2的之間的距離得到兩個(gè)直方圖的相似程度進(jìn)而比較圖像本身的相似程度。
直方圖比較函數(shù)

cv2.compareHist(H1, H2, method)
其中：

H1，H2 分別為要比較圖像的直方圖
method - 比較方式
比較方式（method）

相關(guān)性比較 (method=cv.HISTCMP_CORREL) 值越大，相關(guān)度越高，最大值 為1，最小值為0
卡方比較(method=cv.HISTCMP_CHISQR 值越小，相關(guān)度越高，最大值無(wú)上界，最小值0
巴氏距離比較(method=cv.HISTCMP_BHATTACHARYYA) 值越小，相關(guān)度越高，最大值為1，最小值為0

import cv2 as cv import numpy as np#rgb直方圖 def create_rgb_hist(image):h, w, c = image.shapergbHist = np.zeros([16*16*16, 1], np.float32)#直方圖初始化bsize = 256 / 16for row in range(h):for col in range(w):b = image[row, col, 0]g = image[row, col, 1]r = image[row, col, 2]index = np.int(b/bsize)*16*16 + np.int(g/bsize)*16 + np.int(r/bsize)rgbHist[np.int(index), 0] = rgbHist[np.int(index), 0] + 1#出現(xiàn)了就加1return rgbHist#比較函數(shù) def hist_compare(image1, image2):hist1 = create_rgb_hist(image1)hist2 = create_rgb_hist(image2)match1 = cv.compareHist(hist1, hist2, cv.HISTCMP_BHATTACHARYYA)#比較方法1，越小越相似match2 = cv.compareHist(hist1, hist2, cv.HISTCMP_CORREL)#相關(guān)性越大越相似match3 = cv.compareHist(hist1, hist2, cv.HISTCMP_CHISQR)#卡方越大約不相似print("巴氏距離: %s, 相關(guān)性: %s, 卡方: %s"%(match1, match2, match3))print("--------- Hello Python ---------") src1 = cv.imread("renwu1.jpg") src2 = cv.imread("renwu.jpg") src1=cv.resize(src1,None,fx=0.5,fy=0.5) src2=cv.resize(src2,None,fx=0.5,fy=0.5) cv.namedWindow("input image", cv.WINDOW_AUTOSIZE) cv.imshow("input image", src1) cv.imshow("image2", src2) hist_compare(src1, src2) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows()

輸入兩張完全一樣圖片
結(jié)果

直方圖反向投影

直方圖反向投影式通過(guò)給定的直方圖信息，在圖像找到相應(yīng)的像素分布區(qū)域，opencv提供兩種算法，一個(gè)是基于像素的，一個(gè)是基于塊的。

2D直方圖建立
直方圖是基于2D的，首先先計(jì)算2D直方圖建立。

使用函數(shù) cv2.calcHist() 來(lái)計(jì)算直方圖既簡(jiǎn)單又方便。如果要繪制顏色直方圖的話，首先需要將圖像的顏色空間從 BGR 轉(zhuǎn)換到 HSV。（記住，計(jì)算二維直方圖，要從 BGR 轉(zhuǎn)換到 HSV）。計(jì)算 2D 直方圖，函數(shù)的參數(shù)要做如下修改：
? channels=[0， 1] 因?yàn)槲覀冃枰瑫r(shí)處理 H 和 S 兩個(gè)通道。
? bins=[180， 256]H 通道為 180， S 通道為 256。 如果寫其他數(shù)值（小于180,256）則表示是通道合并。
? range=[0， 180， 0， 256]H 的取值范圍在 0 到 180， S 的取值范圍在 0 到 256。
hist = cv2.calcHist([image], [0, 1], None, [32, 32], [0, 180, 0, 256])

import cv2 as cv import numpy as np from matplotlib import pyplot as pltdef hist2d_demo(image):hsv = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2HSV)hist = cv.calcHist([image], [0, 1], None, [180, 256], [0, 180, 0, 256])#cv.imshow("hist2d", hist)plt.imshow(hist, interpolation='nearest')#nearest鄰近點(diǎn)插值plt.title("2D Histogram")plt.show() print("--------- Hello Python ---------") src = cv.imread("yangmi.jpg") src=cv.resize(src,None,fx=0.5,fy=0.5) #hist2d_demo(src) cv.namedWindow("input image", cv.WINDOW_AUTOSIZE) cv.imshow("input image", src) hist2d_demo(src) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows()

直方圖反向投影
此段代碼有借鑒他人

import cv2 as cv import numpy as np from matplotlib import pyplot as pltdef back_projection_demo():# ROI區(qū)域roi= cv.imread("head.png")#roi=cv.resize(roi,None,fx=0.5,fy=0.5)#目標(biāo)搜索區(qū)域target = cv.imread("renwu.jpg")target= cv.resize(target, None, fx=0.2, fy=0.2)roi_hsv = cv.cvtColor(roi, cv.COLOR_BGR2HSV)target_hsv = cv.cvtColor(target, cv.COLOR_BGR2HSV)# show imagescv.imshow("roi", roi)#cv.imshow("target", target)roiHist = cv.calcHist([roi_hsv], [0, 1], None, [180,256], [0, 180, 0, 256])#2D直方圖cv.normalize(roiHist, roiHist, 0, 255, cv.NORM_MINMAX)#歸一化到0-255dst = cv.calcBackProject([target_hsv], [0, 1], roiHist, [0, 180, 0, 256], 1)#cv.imshow("backProjectionDemo", dst)# 此處卷積可以把分散的點(diǎn)連在一起disc = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_ELLIPSE, (5, 5))dst = cv.filter2D(dst, -1, disc)# threshold and binary ANDret, thresh = cv.threshold(dst, 200, 255, 0)# 別忘了是三通道圖像，因此這里使用 merge 變成 3 通道thresh = cv.merge((thresh, thresh, thresh))# 按位操作res = cv.bitwise_and(target, thresh)res = np.hstack((target, thresh, res))cv.imshow('res',res)#cv.imwrite('res.jpg', res)back_projection_demo() cv.waitKey(0)cv.destroyAllWindows()

原始模板ROI

即從目標(biāo)圖尋找和模板相似的區(qū)域（直方圖相似）
結(jié)果：

要修改 ret, thresh = cv.threshold(dst, 200, 255, 0) 數(shù)值才能得到更好。

電氣專業(yè)的計(jì)算機(jī)萌新，寫博文不容易。如果你覺得本文對(duì)你有用，請(qǐng)點(diǎn)個(gè)贊再走。謝謝。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的opencv进阶学习笔记7：直方图，直方图均衡化，直方图比较，直方图反向投影的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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