python 重写cv2.calcHist

如果你想重写 `cv2.calcHist()` 函数，可以参考以下示例代码：

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：

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：

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：

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。