OpenCV Python 直方图

直方图显示了图像中的强度分布。它将像素值（0到255）绘制在X轴上，像素数量绘制在Y轴上。

通过使用直方图，可以了解指定图像的对比度、亮度和强度分布。直方图中的柱代表X轴上值的递增部分。

在我们的案例中，它是像素值，而默认柱尺寸为1。

在OpenCV库中，有一个函数 cv2.calcHist() 该函数从输入图像计算直方图。该函数的命令如下所示 –

cv.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges)

参数

cv2.calcHist()函数的参数如下所示：

images - 源图像，类型为uint8或float32，用方括号表示，即”[img]”。
channels - 我们要计算直方图的通道索引。对于灰度图像，其值为[0]。对于彩色图像，可以传递[0]、[1]或[2]来计算每个通道的直方图。
mask - 给定的遮罩图像为”None”表示整个图像。对于图像的特定区域，您需要为其创建一个遮罩图像并将其作为遮罩传递。
histSize - 这表示BIN的数量。
ranges - 通常为[0,256]。

使用Matplotlib绘制直方图

可以使用Matplotlib的pyplot.plot()函数或调用OpenCV库中的Polylines()函数来获得直方图绘图。

示例

下面的程序计算图像(lena.jpg)中每个通道的直方图，并绘制每个通道的灰度分布图。

import numpy as np
import cv2 as cv
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv.imread('lena.jpg')
color = ('b','g','r')
for i,col in enumerate(color):
   hist = cv.calcHist([img],[i],None,[256],[0,256])
   plt.plot(hist, color = col)
   plt.xlim([0,256])
plt.show()