python 图像直方图
时间: 2023-10-14 22:26:54 浏览: 48
在 Python 中,可以使用 OpenCV 库来计算图像的直方图。以下是一个简单的例子:
```python
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 将图像转换为灰度图像
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 计算直方图
hist = cv2.calcHist([gray_img], [0], None, [256], [0, 256])
# 显示直方图
plt.plot(hist)
plt.show()
```
其中,`cv2.imread()` 函数用于读取图像,`cv2.cvtColor()` 函数将图像转换为灰度图像,`cv2.calcHist()` 函数用于计算直方图,`plt.plot()` 函数用于绘制直方图。可以通过修改 `calcHist()` 函数的参数来计算不同的直方图,例如计算彩色图像的直方图或者计算多通道图像的直方图。
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python图像直方图均衡化
直方图均衡化是一种能够提高图像对比度的方法,它可以通过重新分布图像的灰度级来扩展动态范围,使图像更加清晰。在Python中,可以使用scikit-image库中的exposure模块来实现直方图均衡化。下面是一个示例代码:
import numpy as np
from skimage import exposure, data
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取图像
img = data.moon()
# 进行直方图均衡化
img_eq = exposure.equalize_hist(img)
# 显示原始图像和均衡化后的图像以及它们的直方图
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize=(8, 8))
ax = axes.ravel()
# 原始图像
ax.imshow(img, cmap=plt.cm.gray)
ax.set_title('Original Image')
# 原始图像的直方图
ax.hist(img.flatten(), bins=256, color='red', alpha=0.5, histtype='stepfilled')
ax.set_title('Histogram of Original Image')
# 均衡化后的图像
ax.imshow(img_eq, cmap=plt.cm.gray)
ax.set_title('Equalized Image')
# 均衡化后的图像的直方图
ax.hist(img_eq.flatten(), bins=256, color='red', alpha=0.5, histtype='stepfilled')
ax.set_title('Histogram of Equalized Image')
# 显示图像和直方图
plt.tight_layout()
plt.show()
python图像直方图归一化
图像直方图归一化是将图像的像素值范围映射到0-255之间,以便更好地显示图像的细节和特征。在Python中,可以使用OpenCV库中的equalizeHist()函数来实现图像直方图归一化。
以下是一个简单的示例代码:
```python
import cv2
img = cv2.imread('image.jpg', 0) # 读取灰度图像
equ = cv2.equalizeHist(img) # 直方图归一化
cv2.imshow('Equalized Image', equ)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```