计算机视觉(直方图)

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符号说明输入图像 I 输出图像为 O 宽为 W 高为 H 其中 表示 I 的第 r 行第 c 列的像素(灰度)值

灰度直方图

灰度直方图是一种以计算代价概括一幅图像灰度级的信息，通过统计图像中在每一个灰度值 (0-255) 出现次数，然后以直方图形式显示图像灰度信息。

def calc_gray_hist(img):
    rows,cols = img.shape
    gray_hist = np.zeros([256],np.uint64)
    for r in range(rows):
        for c in range(cols):
            gray_hist[img[r][c]] += 1
    return gray_hist

这部分代码没有什么需要解释，我们就是讲创建了 256 维数组，然后我们根据像素的灰度值放到他对应的位置上，将图像的像素值按其值划分为 256 类别然后根据像素灰度值进行统计，统计每个灰度值上像素的个数。

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def show_img_gray_hist(path):
    gray = cv2.imread(path,0)
    # print gray
    gray_hist = calc_gray_hist(gray)
    x_range = range(256)
    plt.plot(x_range,gray_hist,'r',linewidth=2,c='black')
    y_maxValue = np.max(gray_hist)
    plt.axis([0,255,0,y_maxValue])
    plt.xlabel('gray level')
    plt.ylabel('number of pixels')
    plt.show()

kiwi_gray_hist.png

def show_hist_plt(path):
    image = cv2.imread(path)
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    rows,cols = gray.shape
    pixelSequence = gray.reshape([rows*cols])
    numberBins = 256
    histogram, bins, patch = plt.hist(pixelSequence,numberBins,facecolor='black',histtype='bar')
    plt.xlabel(u"gray Level")
    plt.ylabel(u"number of pixels")
    y_maxValue = np.max(histogram)
    plt.axis([0,255,0,y_maxValue])
    plt.show()

naruto.jpeg

naruto_hist.png