計算灰度直方圖和RGB三個通道的灰度直方圖
Tips
1.計算灰度
cv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges[, hist[, accumulate ]])
imaes:輸入的圖像
channels:選擇圖像的通道
mask:掩膜，是一個大小和image一樣的np數組，其中把需要處理的部分指定為1，不需要處理的部分指定為0，一般設置為None，表示處理整幅圖像
histSize:使用多少個bin(柱子)，一般為256
ranges:像素值的范圍，一般為[0,255]表示0~255
2.展示圖像,窗口停留和關閉

cv2.imshow() cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()

2-2
用calcHist計算，matplotlib畫圖

from cv2 import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as npimg = cv2.imread("C:\\test\\1.jpg") cv2.imshow(' ', img) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()b, g, r = cv2.split(img) # 保存圖片 cv2.imwrite('C:\\test\\Blue.jpg',b) cv2.imwrite('C:\\test\\Green.jpg',g) cv2.imwrite('C:\\test\\Red.jpg', r) # 展示結果 r = cv2.imshow("Red", r) g = cv2.imshow("Green", g) b = cv2.imshow("Blue", b) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() color = ['r', 'g', 'b'] # 最終結果 for i,col in enumerate(color):histr = cv2.calcHist([img], [i], None, [256], [0, 255])plt.bar(range(256), height=np.ravel(histr), width=1, color=col)plt.xlim(0, 256)plt.ylim(0, 2500)plt.show()

2-4

import numpy as np from PIL import Imagef = np.array([[100, 76, 0, 132, 7, 7], [28, 7, 7, 7, 7, 243], [28, 243, 7, 100, 7, 28], [100, 7, 7, 0, 7, 100]]) f = np.array(f, dtype='uint8') f = Image.fromarray(f) f.save('C:\\test\\tem.bmp','bmp') import numpy as np from PIL import Image from cv2 import cv2 import matplotlib.pyplot as pltf = np.array([[100, 76, 0, 132, 7, 7],[28, 7, 7, 7, 7, 243],[28, 243, 7, 100, 7, 28],[100, 7, 7, 0, 7, 100],[100, 7, 7, 0, 132, 0],[132, 132, 132, 100, 7, 100]])plt.hist(f.ravel(),256) plt.show()

總結

以上是生活随笔為你收集整理的数字图像处理基础与应用学习，第二章的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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