python标记直方图的最大值 python直方图参数

小白学python（opencv图像直方图(Histogram

• 图像直方图(Histogram)

• 定义
• 操作方法

• 法一：matplotlib
• 法二：OpenCV的API

这些大部分都是跟着视频敲的，函数参数也是百度所得，实在看官方文档对我这个大一的有一定难度。其中主要是方便我自己回看复习，望大家多多包涵，多多指教。

图像直方图(Histogram)

定义

灰度直方图（histogram）是灰度级的函数，描述的是图像中
每种灰度级像素的个数，反映图像中每种灰度出现的频率。
横坐标是灰度级，纵坐标是灰度级出现的频率（对数字图像
来说，意味着该灰度级像素的个数）。

1.图像直方图的两个基本属性：range[0， 256]和bins(组块)
2.直方图无空间信息
3.中间灰度级像素多，动态范围小，图像对比度低
4.直方图均匀分布时图像最清晰

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,即统计一幅图某个
亮度像素数量。

即：

操作方法

法一：matplotlib

Matplotlib 是Python中类似 MATLAB 的绘图工具
python中的matplotlib是一种用于创建图表的桌面绘图包主要是2D方面
使用python对matplotlib库操作使得对图形的显现极为方便

代码：

def plot_demo(image):
    plt.hist(image.ravel(),256,[0,256])#ravel函数功能是将多维数组降为一维数组
    plt.show()

#  numpy的ravel函数功能是将多维数组降为一维数组
#  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。

结果：

法二：OpenCV的API

代码：

def image_hist(image): #用openv的api绘制图像直方图
    color = ("blue","green","red")
    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()

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

cv2.calcHist的原型为：
calcHist(images, channels, mask, histSize,
 ranges[, hist[, accumulate]]) 
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。

运行效果如图：