【OpenCV 例程200篇】45. 圖像的灰度直方圖

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圖像直方圖是反映圖像像素分布的統計表，橫坐標代表像素值的取值區間，縱坐標代表每一像素值在圖像中的像素總數或者所占的百分比。 灰度直方圖是圖像灰度級的函數，用來描述每個灰度級在圖像矩陣中的像素個數。

灰度直方圖反映了圖像中的灰度分布規律，直觀地表現了圖像中各灰度級的占比，很好地體現出圖像的亮度和對比度信息：灰度圖分布居中說明亮度正常，偏左說明亮度較暗，偏右表明亮度較高；狹窄陡峭表明對比度降低，寬泛平緩表明對比度較高。

根據直方圖的形態可以判斷圖像的質量，通過調控直方圖的形態可以改善圖像的質量。

OpenCV 提供了函數 cv2.calcHist 可以計算直方圖，Numpy 中的函數 np.bincount 也可以實現同樣的功能。

函數說明：

cv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges[, hist[, accumulate ]]) → hist

函數 cv2.calcHist 可以計算一維直方圖或二維直方圖，函數的參數 images, channels, histSize, ranges 在計算一維直方圖時也要帶 [] 號。

參數說明：

• images：輸入圖像，用 [] 括號表示
• channels： 直方圖計算的通道，用 [] 括號表示
• mask：掩模圖像，一般置為 None
• histSize：直方柱的數量，一般取 256
• ranges：像素值的取值范圍，一般為 [0,256]
• 返回值 hist：返回每一像素值在圖像中的像素總數，形狀為 (histSize,1)

注意：

• 參數 images, channels, histSize, ranges 都要帶 [] 號。
• mask 是與 images 大小相同的掩模圖像，掩模為 0 的區域不作處理。不使用掩模時設為 None。
  3. channels 設置對彩色圖像的指定通道計算直方圖，灰度圖像時設為 0。
  4. Numpy 中的函數 np.bincount 也可以實現同樣的功能，但該函數返回值的形狀為 (histSize,)

例程：1.57 圖像的灰度直方圖

# 1.57 圖像的灰度直方圖img = cv2.imread("../images/imgLena.tif", flags=0) # flags=0 讀取為灰度圖像histCV = cv2.calcHist([img], [0], None, [256], [0, 256]) # OpenCV 函數 cv2.calcHisthistNP, bins = np.histogram(img.flatten(), 256)print(histCV.shape, histNP.shape) # histCV: (256, 1), histNP: (256,)plt.figure(figsize=(10,3))plt.subplot(131), plt.imshow(img, cmap='gray', vmin=0, vmax=255), plt.title("Original"), plt.axis('off')plt.subplot(132,xticks=[], yticks=[]), plt.axis([0,255,0,np.max(histCV)])plt.bar(range(256), histCV[:,0]), plt.title("Gray Hist(cv2.calcHist)")plt.subplot(133,xticks=[], yticks=[]), plt.axis([0,255,0,np.max(histCV)])plt.bar(bins[:-1], histNP), plt.title("Gray Hist(np.histogram)")plt.show()

（本節完）

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總結

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