# 科普文章:Python色彩直方图
在数字图像处理中,色彩直方图是一种常用的工具,用于描述图像中各种颜色的分布情况。通过色彩直方图,我们可以了解图像的色彩组成,从而进行图像分析、处理和识别。在Python中,我们可以利用一些库来实现色彩直方图的提取和展示。
## 色彩直方图的概念
色彩直方图是对一幅图像中各种颜色的像素数目进行统计的图表。通常情况下,色彩直方图包含了红、绿、蓝三个通道的像素            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            颜色直方图是在许多图像检索系统中被广泛采用的颜色特征。它所描述的是不同色彩在整幅图像中所占的比例,而并不关心每种色彩所处的空间位置,即无法描述图像中的对象或物体。颜色直方图特别适于描述那些难以进行自动分割的图像。直方图中的数值都是统计而来,描述了该图像中关于颜色的数量特征,可以反映图像颜色的统计分布和基本色调;直方图只包含了该图像中某一颜色值出现的频数,而丢失了某象素所在的空间位置信息;任一幅图像            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在接下来的学习中,我将为朋友们讲解一系列色彩调整命令的应用原理与使用方法,要调整图像色彩,首先需要朋友们能够对图像色彩中存在的问题进行合理、科学的分析,才能够有针对性地对图像进行色彩校正。 在Photoshop中,使用“直方图”调板,可以科学直观的观察和分析图像中的色彩,“直方图”以图形的形式显示了图像像素在各个色调区的分布情况,通过显示图像在暗调、中间调和高光区域是否包含足够            
                
         
            
            
            
            #include <cv.h>
#include <highgui.h>
#include <iostream>
#include <fstream>
using namespace std;
int main( int argc, char** argv )
{
	IplImage * src= cvLoadImage("testImgSet\\            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            直方图基础知识• 直方图的特征和作用▪ 直方图的x轴从左到右代表亮度逐渐增加,即从最暗到最亮;y轴代表某个亮度值下颜色像素的多少(密度)。▪ 直方图由红绿蓝三种颜色组成,分别表示红绿蓝通道;其中某两个通道重叠时将显示黄色、洋红色和青色;当所有通道重叠时将显示白色。▪ 直方图左边代表暗部区域,右边代表亮部区域,中间则代表中间调。对应lightroom中调整区域以此为:黑色色阶、阴影、高光和白色色阶。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            本文已收录于Opencv系列专栏: 深入浅出OpenCV ,专栏旨在详解Python版本的Opencv,为计算机视觉的开发与研究打下坚实基础。免费订阅,持续更新。1.图像通道通道分离目的将彩色图像,分成b 、g 、r 3个单通道图像。方便我们对 BGR 三个通道分别进行操作。函数:cv2.split(img)参数说明参数1 :待分离通道的图像例程#加载opencvimport cv2src            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                            精选
                                                        
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            # 使用Python实现直方图匹配进行遥感影像的色彩增强
遥感影像的色彩增强常用的方法之一是直方图匹配,通过这种技术,我们可以将一幅图像的色彩分布调整到和另一幅参考图像一致。这对于数据分析和比较非常有帮助。本文将详细介绍如何使用Python实现直方图匹配,提高遥感影像的色彩一致性。
## 1. 流程概述
在进行直方图匹配之前,我们需要了解整个流程。下面是实现直方图匹配的步骤表:
| 步骤            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            前言经过前面对 matplotlib 模块从底层架构、基本绘制步骤等学习,我们已经学习了折线图、柱状图的绘制方法。在分析数据的时候,我们会根据数据的特点来选择对应图表来展示,需要表示质量这一概念,需要用直方图。本期,我们将学习matplotlib 模块绘制直方图相关属性和方法,Let‘s go~1. 直方图概述什么是直方图?直方图是一种可视化表示数据在连续间隔或者特定时间段内容的分布情况直方图又称            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                ACE算法源自retinex算法,可以调整图像的对比度,实现人眼色彩恒常性和亮度恒常性,通过差分来计算目标点与周围像素点的相对明暗关系来校正最终像素值,有很好的增强效果。但是计算复杂度非常高,本文提出一种有效的快速实现方法。    为叙述方便,这里假设后面的图像都是归一化到[0,1]之间的浮点数图像。    ACE算法的计算公式为            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             承接上一篇滤镜初识,本文将介绍第一种滤镜:颜色滤镜。颜色滤镜颜色滤镜即调色滤镜,也是最常见的滤镜,任何通过调节图像像素值的亮度、对比度、饱和度、色相等等方法,得到的不同于原图像颜色的效果,都统称为颜色滤镜。我们来做一个颜色增强滤镜,以此说明,方便大家更好的理解。如下图所示,我们对一副图在PS中进行饱和度调整(饱和度提高41):那么,我们在这个过程中,算法实际上做了对一副图S进行饱和度+            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            色彩空间DCI XYZ转RGB1. DCI-P3简介2. DCI-P3与P3-D65区别3. 颜色空间转换矩阵推导3.1 算法原理3.2 Matlab计算3.3 转换矩阵 1. DCI-P3简介 DCI-P3是美国电影行业推出的一种广色域标准,是目前数字电影回放设备的色彩标准之一。它的色域较大,与sRGB相比,绿色和红色的范围更广。DCI-P3能更好的满足人类视觉体验,适用于数字电影,电视剧后期            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Color accuracy色彩还原测试专用照明灯箱,Color accuracy 色彩还原精确度,色彩还原(精确度)是一个重要的,但含糊不清的图像质量因素。许多观众更喜欢提高色彩饱和度——最准确的颜色不一定是最令人满意的。然而,衡量相机的色彩还原能力是十分重要的——包括颜色还原,饱和度和白平衡算法的有效性。色彩还原的衡量方法是Colorcheck,可以利用被广泛使用的24色块GretagMacb            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            测试目的:camera对色彩的还原能力测试主要设备:24色色卡,灯箱测试环境:1.D65/CW/A光源,照度为600±100lux,整个chart表面的亮度值相差小于10%                2.D65光源,照度为20lux,整个chart的表面的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            python-直方图一、直方图的定义及绘制二、直方图均衡化三、直方图反向投影 一、直方图的定义及绘制"""
直方图:是一种对数据分布情况的图像表示
   意义:
        1.直方图是图像中像素强度分布的图形表达式
        2.直方图统计了每一个强度值所具有的像素个数
   特征:
        1.直方图不在表示任何图像纹理信息,而是对图像像素的统计
        2.对于同            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            style是pyplot的一个子模块,方便进行风格转换,它里面定义了很多预设风格。本质上来说,每一个预设的风格style都是一个style文件,它是以 .mplstyle 为后缀的文件。我们依然可以查看,比如我的电脑在一下文件夹下,有很多的 .mplstyle文件:            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             目录:(一)调节图片对比度(均衡化)(1)全局直方图均衡化------equalizeHist(2)自适应的局部的直方图均衡化------createCLAHE(二)图片的相似度比较(三)直方图反向投影(实现对有颜色物体的跟踪)(1)原理(2)二维直方图的表示A.直接显示B.使用matplotlib(3)直方图反向映射A. def calcHist函数B.roihist函数C.归一化函            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在上篇文章中介绍了直方图的前五个参数,实际上直方图一共有十几个参数,剩下的参数利用这篇文章解释清楚,让大家能够将如何绘制直方图理解的透透的。bottom参数这个参数的含义也很直观,底部的意思,指的是条形的底从哪里开始。这个参数接收标量和序列,或者None,默认为None,如果是标量,则所有条形的底都从同一个数值处开始,如果为序列,则可以指定每个条形的底不一致。fig = plt.figure(fi            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            (一)图像直方图要画直方图必须要安装matplotlib库,Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库。图像直方图是反映一个图像像素分布的统计表,其横坐标代表了图像像素的种类,可以是灰度的,也可以是彩色的。纵坐标代表了每一种颜色值在图像中的像素总数或者占所有像素个数的百分比。图像是由像素构成,因为反映像素分布的直方图往往可以作为图像一个很重要的特征。直方图的显示方式是左暗            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            直方图:Histogram         使用一系列等宽不等高的长方形来绘制,宽度表示数据范围的间隔,高度表示在给定时间间隔内数据出现得频数,变化的高度形态表示数据的分布情况1 直方图绘制函数hist(x,color,bins,cumulative=False);参数说明:x,需要绘制的向量 color,直方图的的填充颜色 bins,设置直方图的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-06-29 12:47:12
                            
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            在本教程中,您将学习如何使用OpenCV和scikit-image进行直方图匹配。上周我们讨论了直方图均衡化,这是一种基本的图像处理技术,可以提高输入图像的对比度。但是,如果你想自动匹配两幅图像的对比度或颜色分布,该怎么办呢?例如,假设我们有一个输入图像和一个参考图像。我们的目标是:计算每个图像的直方图以参考图像直方图为例使用参考直方图更新输入图像中的像素强度值,使其匹配当将图像处理管道应用于在不            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-03-05 08:14:03
                            
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