python 重写cv2.calcHist
时间: 2024-02-18 07:35:12 浏览: 23
如果你想重写 `cv2.calcHist()` 函数,可以参考以下示例代码:
```python
import numpy as np
def calcHist(image, channels, mask, histSize, ranges):
# 创建一个空的直方图
hist = np.zeros(histSize, dtype=np.float32)
# 计算直方图
for c in channels:
if mask is None:
hist += np.histogram(image[:,:,c], bins=histSize[c], range=ranges[c])[0]
else:
hist += np.histogram(image[:,:,c][mask], bins=histSize[c], range=ranges[c])[0]
return hist
```
这个函数接受以下参数:
- `image`:输入图像。
- `channels`:要计算直方图的通道,可以是一个列表或元组。
- `mask`:掩码图像,用于指定哪些像素要参与计算。
- `histSize`:直方图的大小,可以是一个列表或元组,每个元素表示对应通道的直方图大小。
- `ranges`:每个通道的像素值范围。
这个函数的返回值是一个一维的 numpy 数组,表示计算出来的直方图。
相关问题
cv2.calcHist python重写
cv2.calcHist是OpenCV库中用于计算图像直方图的函数。如果需要在Python中重写该函数,可以使用numpy库中的histogram函数来实现。以下是一个简单的示例代码:
```python
import numpy as np
def calcHist(img, bins, ranges):
# 将图像转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 计算直方图
hist, _ = np.histogram(gray, bins, ranges)
# 返回直方图
return hist
```
该函数接受三个参数:图像、直方图的bin数和像素值范围。它首先将图像转换为灰度图像,然后计算直方图,并返回一个numpy数组表示直方图。注意,此处只返回直方图而不返回bin中心。如果需要返回bin中心,请使用numpy库中的histogram函数的第二个返回值。
cv2.calcHist实现
cv2.calcHist是OpenCV中的函数,用于计算图像的直方图。下面是一个简单的示例,演示如何使用cv2.calcHist计算图像的灰度直方图:
``` python
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv2.imread('lena.jpg', 0)
hist = cv2.calcHist([img], [0], None, [256], [0, 256])
plt.plot(hist)
plt.xlim([0, 256])
plt.show()
```
在上面的代码中,我们首先使用cv2.imread函数读取一张灰度图像,并将其存储在img变量中。然后,我们使用cv2.calcHist函数计算img的灰度直方图,将结果存储在hist变量中。在这里,我们使用了单通道图像([0])和256个bin。最后,我们使用matplotlib库绘制直方图。
如果您想计算彩色图像的直方图,可以使用以下代码:
``` python
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv2.imread('lena.jpg')
color = ('b','g','r')
for i,col in enumerate(color):
hist = cv2.calcHist([img],[i],None,[256],[0,256])
plt.plot(hist,color = col)
plt.xlim([0,256])
plt.show()
```
在这里,我们首先使用cv2.imread函数读取一张彩色图像,并将其存储在img变量中。然后,我们使用三通道图像([i])和256个bin计算每个通道的直方图。最后,我们使用matplotlib库将三个直方图绘制在同一个图像上。
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