直方图及直方图的应用

import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def plot_demo(image):
    # image.ravel()将图像展开为一行, 256为bins数量, [0, 256]为x轴范围
    # (x, bins = None, range)
    # print(image.ravel().shape)
    plt.hist(image.ravel(), 256, [0, 256])
    plt.show()

def image_hist(image):
    color = ("blue", "green", "red")
    for i, color in enumerate(color):
        # 计算出直方图
        # (images, channels, mask, histSize(有多少个bin), ranges: x轴范围
        # hist 是一个 256x1 的数组, 每一个值代表了与该灰度值对应的像素点数目.
        # 统计一张图片某个通道的像素点值的分布情况
        hist = cv.calcHist(image, [i], None, [256], [0, 256])
        print(hist.shape)  # (256, 1)
        # 画线 ([x], [y], color)  x值可以省略  默认[0,1..,N-1]递增
        plt.plot(hist, color)
        # 设置x轴的数值显示范围
        plt.xlim([0, 256])

    plt.show()

def equalHist_demo(image):
    gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)
    cv.imshow("gray", gray)

    # 全局直方图均衡化, 用于增加图像对比度
    dst = cv.equalizeHist(gray)
    cv.imshow("equalHist_demo", dst)
    plot_demo(dst)
    """
    局部直方图均衡化
    把整个图像分成许多小块（比如按8*8作为一个小块），
    那么对每个小块进行均衡化。
    这种方法主要对于图像直方图不是那么单一的（比如存在多峰情况）图像比较实用
    """
    # 局部直方图均衡化
    # 图片按照不重叠每块(8 * 8)分割
    # clipLimit阈值为限制对比度值, 超过该阈值的值会被裁剪, 裁剪的部分会均匀的分布到其他值上
    clahe = cv.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8, 8))
    clahe_dst = clahe.apply(gray)
    cv.imshow("clahe", clahe_dst)

# 创建直方图
def create_rgb_demo(image):
    h, w, c = image.shape
    # 每个通道用16个bin表示
    # 三个通道, 不同的颜色组合就需要就有16*16*16个bin表示
    rgbHist = np.zeros([16*16*16, 1], np.float32)
    bsize = 256 / 16   # 一个bin的大小
    for row in range(h):
        for col in range(w):
            # 取出此点的bgr分别对应的值
            b = image[row, col, 0]
            g = image[row, col, 1]
            r = image[row, col, 2]
            # index即此时这个三通道的组合在rgbHist中的位置, 对其统计值加一
            # 由于每个通道的值(0~255)都有16个bin表示,所以要px/bsize即此时的像素值属于哪个bin
            index = np.int(b/bsize)*16*16 + np.int(g/bsize)*16 + np.int(r/bsize)
            rgbHist[np.int(index), 0] += 1

    return rgbHist

# 利用直方图比较相似性, 用巴氏和相关性比较好
def hist_compare(image1, image2):
    hist1 = create_rgb_demo(image1)
    hist2 = create_rgb_demo(image2)
    # (hist1, hist2, 比较方法)
    match1 = cv.compareHist(hist1, hist2, method=cv.HISTCMP_BHATTACHARYYA)
    match2 = cv.compareHist(hist1, hist2, method=cv.HISTCMP_CORREL)
    match3 = cv.compareHist(hist1, hist2, method=cv.HISTCMP_CHISQR)
    print("巴式距离:%s, 相关性:%s, 卡方:%s" % (match1, match2, match3))

​​​main​​

if __name__ == '__main__':
    src = cv.imread("./images/CrystalLiu1.jpg")
    # src = cv.imread("./images/rice.png")
    # cv.imshow("demo", src)
    # plot_demo(src)
    # image_hist(src)
    # equalHist_demo(src)

    image1 = cv.imread("./images/19_25_26.jpg")
    image2 = cv.imread("./images/19_25_28.jpg")
    cv.imshow("img1", image1)
    cv.imshow("img2", image2)

    hist_compare(image1, image2)

    cv.waitKey(0)
    cv.destroyAllWindows()