使用Python，Opencv進行二維直方圖的計算及繪制

• • 1. 效果圖
  • 2. 源碼
  • 參考

這篇博客將介紹如何使用Python，Opencv進行二維直方圖的計算及繪制（分別用Opencv和Numpy計算），二維直方圖可以讓我們對不同的像素密度有更好的了解。

1. 效果圖

原始圖如下：

1維直方圖如下：

2維直方圖如下：
X軸顯示S值，Y軸顯示色調。

hsvmap效果圖如下：

2. 源碼

# OpenCV中的二維直方圖:使用相同的函數cv2.calcHist（）計算。
# 對于1D直方圖，我們從BGR轉換為灰度
# 對于2D直方圖，需要將圖像從BGR轉換為HSVimport cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as pltimg = cv2.imread('ym.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)# 1維直方圖
hist = cv2.calcHist([gray], [0], None, [256], [0, 256])
hist, bins = np.histogram(img.ravel(), 256, [0, 256])
plt.hist(img.ravel(), 256, [0, 256])
plt.show()# 二維直方圖可以讓我們對不同的像素密度有了更好的了解
# OpenCV計算2D直方圖
# HSV圖像 [0,1]表示H、S通道，[180,256]表示H、S的bins分別為180、256
# [0,180,0,256]表示值的范圍
hist = cv2.calcHist([hsv], [0, 1], None, [180, 256], [0, 180, 0, 256])hist = np.clip(hist * 0.005, 0, 1)
cv2.imshow('hist', hist)
cv2.waitKey(0)plt.imshow(hist, interpolation='nearest')
plt.show()# Numpy計算1D直方圖：np.histogram（）；
# Numpy計算2D直方圖：np.historogram2d（）
h, s, v = cv2.split(hsv)
hist, xbins, ybins = np.histogram2d(h.ravel(), s.ravel(), [180, 256], [[0, 180], [0, 256]])
plt.imshow(hist, interpolation='nearest')
plt.show()

參考

• https://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/py_tutorials/py_imgproc/py_histograms/py_2d_histogram/py_2d_histogram.html#twod-histogram
• https://github.com/seminar2012/opencv/blob/master/samples/python/color_histogram.py

總結

以上是生活随笔為你收集整理的使用Python，Opencv进行二维直方图的计算及绘制的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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