直方图简介：图像的直方图是用来表现图像中亮度分布的直方图,给出的是图像中某个亮度或者某个范围亮度下共有几个像素。比如一幅图里面有2000 个像素其灰度值为12,那么就能够统计12这个亮度的像素为2000个,其他类推。
一、安装matplotlib
要画直方图必须要安装matplotlib库，Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库。
安装步骤：
运行cmd，然后在自己的python安装路径的Scripts文件夹目录下，输入命令： pip install matplotlib
二、直方图绘制
import cv2 as cv
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
def plot_demo(image):
plt.hist(image.ravel(),256,[0,256]) #numpy的ravel函数功能是将多维数组降为一维数组
plt.show()
#三通道图像的直方图
def image_hist(image):
color = ('blue','green','red') #这里画笔颜色的值可以为大写或小写或只写首字母或大小写混合
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()
img=cv.imread("D:/temp/img/lena.jpg")
cv.imshow("img",img)
image_hist(img)
cv.waitKey (0)
cv.destroyAllWindows()
注意：
1、matplotlib.pyplot.hist函数主要是计算直方图。
hist函数原型：hist(x, bins=None, range=None, density=None, weights=None, cumulative=False, bottom=None, histtype='bar', align='mid', orientation='vertical', rwidth=None, log=False, color=None, label=None, stacked=False, normed=None, hold=None, data=None, **kwargs)
x参数表示是一个数组或一个序列，是指定每个bin(箱子)分布的数据
bins参数表示指定bin(箱子)的个数,也就是总共有几条条状图
range参数表示箱子的下限和上限。即横坐标显示的范围，范围之外的将被舍弃。
2.enumerate() 函数用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列，同时列出数据下标和数据，一般用在 for 循环当中。
3.cv2.calcHist的原型为：calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges[, hist[, accumulate]]) -> hist
images参数表示输入图像，传入时应该用中括号[ ]括起来
channels参数表示传入图像的通道，如果是灰度图像，那就不用说了，只有一个通道，值为0，如果是彩色图像（有3个通道），那么值为0,1,2,中选择一个，对应着BGR各个通道。这个值也得用[ ]传入。
mask参数表示掩膜图像。如果统计整幅图，那么为None。主要是如果要统计部分图的直方图，就得构造相应的掩膜来计算。
histSize参数表示灰度级的个数，需要中括号，比如[256]
ranges参数表示像素值的范围，通常[0,256]。此外，假如channels为[0,1],ranges为[0,256,0,180],则代表0通道范围是0-256,1通道范围0-180。
hist参数表示计算出来的直方图。
三、直方图均衡化（即调整图像的对比度）
#全局直方图均衡化
def eaualHist_demo(image):
gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_RGB2GRAY) #opencv的直方图均衡化要基于单通道灰度图像
dst = cv.equalizeHist(gray) #自动调整图像对比度，把图像变得更清晰
cv.imshow("eaualHist_demo", dst)
#局部直方图均衡化
def clahe_demo(image):
gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_RGB2GRAY)
clahe = cv.createCLAHE(5, (8,8))
dst = clahe.apply(gray)
cv.imshow("clahe_demo", dst)
注意：
1.cv2.equalizeHist函数原型：equalizeHist(src[, dst]) -> dst。函数equalizeHist的作用：直方图均衡化，提高图像质量。
2.直方图均衡化:如果一副图像的像素占有很多的灰度级而且分布均匀，那么这样的图像往往有高对比度和多变的灰度色调。直方图均衡化就是一种能仅靠输入图像直方图信息自动达到这种效果的变换函数。它的基本思想是对图像中像素个数多的灰度级进行展宽，而对图像中像素个数少的灰度进行压缩，从而扩展像元取值的动态范围，提高了对比度和灰度色调的变化，使图像更加清晰。
3.全局直方图均衡化可能得到是一种全局意义上的均衡化，但是有的时候这种操作并不是很好，会把某些不该调整的部分给调整了。Opencv中还有一种直方图均衡化，它是一种局部直方图均衡化，也就是是说把整个图像分成许多小块（比如按10*10作为一个小块），那么对每个小块进行均衡化。
4.createCLAHE函数原型：createCLAHE([, clipLimit[, tileGridSize]]) -> retval
clipLimit参数表示对比度的大小。
tileGridSize参数表示每次处理块的大小 。
四、直方图比较
1、直方图比较应用
（1）图像相似度比较
如果我们有两张图像，并且这两张图像的直方图一样，或者有极高的相似度，那么在一定程度上，我们可以认为这两幅图是一样的，这就是直方图比较的应用之一。
（2）分析图像之间关系
两张图像的直方图反映了该图像像素的分布情况，可以利用图像的直方图，来分析两张图像的关系。
2、直方图比较原理
要比较两个直方图（H1 和 H2），首先必须要选择一个衡量直方图相似度的对比标准，我们设为d(H1,H2)。
3、直方图比较方法
（1）Bhattacharyya distance（巴氏距离）
在直方图相似度计算时，巴氏距离获得的效果最好，但计算是最为复杂的。巴氏距离的计算结果，其值完全匹配为0，完全不匹配则为1。
（2）相关性比较（Correlation）
相关性比较计算结果，其值完全匹配为1，完全不匹配则为0。
（3）Chi-Square（卡方比较）
卡方比较则是，值为0时相似度最高，卡方值越小，偏差越小，卡方值越大，越不符合。
import cv2 as cv
import numpy as np
def create_rgb_hist(image):
h,w,c=image.shape
rgbHist=np.zeros([16*16*16,1],np.float32)
bsize=256/16
for 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
return rgbHist
def hist_compare(image1,image2):
hist1 = create_rgb_hist(image1)
hist2 = create_rgb_hist(image2)
match1 = cv.compareHist(hist1,hist2,cv.HISTCMP_BHATTACHARYYA) #巴氏距离
match2 = cv.compareHist(hist1, hist2, cv.HISTCMP_CORREL) #相关性
match3 = cv.compareHist(hist1, hist2, cv.HISTCMP_CHISQR) #卡方
print("巴氏距离：%s，相关性：%s，卡方：%s"%(match1,match2,match3))
img1=cv.imread("D:/temp/img/lena.jpg")
img2=cv.imread("D:/temp/img/lena_tmpl.jpg")
cv.imshow("img1",img1)
cv.imshow("img2",img2)
hist_compare(img1,img2)
cv.waitKey (0)
cv.destroyAllWindows()
五、直方图反向投影原理与应用
1、基本概念
反向投影一般用来在输入图像(一般来说比较大)中查找与特定图像/模板图象(一般比较小)最匹配的点或者区域。也就是说，给你一个模板图像，在输入图像中找到和模板图像最相近的图像。
函数cv2.calcBackProject用来计算直方图反向投影。
函数原型：calcBackProject(images, channels, hist, ranges, scale[, dst]) -> dst
images参数表示输入图像（是HSV图像）。传入时应该用中括号[ ]括起来。
channels参数表示用于计算反向投影的通道列表，通道数必须与直方图维度相匹配。
hist参数表示输入的模板图像直方图。
ranges参数表示直方图中每个维度bin的取值范围 （即每个维度有多少个bin）。
scale参数表示可选输出反向投影的比例因子，一般取1。
2、直方图反向投影技术（通过二维直方图反映，必须先把原图像转换为hsv）
def back_projection_demo():
sample = cv.imread("E:/imageload/sample.jpg")
target = cv.imread("E:/imageload/target.jpg")
roi_hsv = cv.cvtColor(sample, cv.COLOR_BGR2HSV)
target_hsv = cv.cvtColor(target, cv.COLOR_BGR2HSV)
cv.imshow("sample", sample)
cv.imshow("target", target)
roiHist = cv.calcHist([roi_hsv], [0, 1], None, [32, 30], [0, 180, 0, 256])#计算样本直方图 [32, 30]越小，效果越好
cv.normalize(roiHist, roiHist, 0, 255, cv.NORM_MINMAX) #规划到0-255之间
dst = cv.calcBackProject([target_hsv], [0,1], roiHist, [0, 180, 0, 256], 1) #计算反向投影
cv.imshow("back_projection_demo", dst)
