histogram_array = np.bincount(img_array.flatten(), minlength=256)
时间: 2024-04-16 10:25:41 浏览: 34
这段代码使用了NumPy中的`bincount`函数来计算图像数组 `img_array` 中各个像素值的频数。
`img_array.flatten()`将多维的图像数组转换为一维数组,方便进行统计。`np.bincount`函数接受一维整数数组作为输入,并返回一个长度为 `max(img_array)+1` 的数组,其中每个元素表示对应索引值在输入数组中出现的次数。
`minlength=256`参数指定了输出数组的长度为256,这是因为通常图像的像素值范围是0到255,所以我们希望输出数组的长度为256来包含所有可能的像素值。
最终,`histogram_array` 将包含图像中每个像素值出现的频数。这个直方图数组可以用于进一步分析图像的像素值分布,或者用于直方图均衡化等图像处理操作。
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解释一下这句代码 x_histogram = np.sum(gray_img, axis=1)
这句代码的意思是:将灰度图像(gray_img)的每行像素值相加,得到一个一维数组(x_histogram),该数组记录了每行像素值之和。这个数组可以用于绘制图像的水平直方图,以便分析图像的亮度分布。其中,np代表numpy库,sum代表求和运算,axis=1表示对第1维(行)进行求和。
img_equalized = np.interp(img.flatten(), bins[:-1], cdf_normalized)
这段代码使用了numpy库中的interp函数,对一张图像进行直方图均衡化(Histogram Equalization)操作。具体来说,代码的含义如下:
- img.flatten()将原始图像矩阵降维成一维数组。
- bins[:-1]表示原始图像像素值的直方图统计结果中每个像素值对应的直方图区间的左端点,即表示原始图像像素值的分界点。
- cdf_normalized是表示原始图像像素值的累积分布函数(Cumulative Distribution Function,CDF)的一维数组,其中每个元素表示对应的像素值的累积概率。
- np.interp()函数将原始图像像素值的一维数组转换成了直方图均衡化后的像素值的一维数组img_equalized,具体操作是对原始像素值数组中每个元素进行插值,估算其对应的直方图均衡化后的像素值。这里使用了线性插值算法。
最终,img_equalized数组中的每个元素都是对应的原始图像像素值在直方图均衡化后的结果中对应的像素值。通过将这个一维数组重新变换成和原始图像矩阵相同的形状,就可以得到直方图均衡化后的图像矩阵。