hist, bins = np.histogram(img.ravel(), 256, [0, 256]) 能不能用hist = cv2.calcHist([img_GRAY], [0], None, [256], [0, 255])代替
时间: 2024-05-25 07:13:03 浏览: 15
可以,这两种方法都是用来计算灰度图像的直方图。第一种方法是使用NumPy库中的`numpy.histogram()`函数,第二种方法是使用OpenCV库中的`cv2.calcHist()`函数。它们的区别在于,`numpy.histogram()`函数返回的是一个元组,包含计算出的直方图和每个bin的边缘值,而`cv2.calcHist()`函数返回的是直方图本身。同时,`cv2.calcHist()`函数可以直接计算多通道图像的直方图。
相关问题
Traceback (most recent call last) <ipython-input-11-2dc8f7ae1506> in <module> 25 26 # 将颜色相关性作为权重计算当前块的颜色直方图 ---> 27 hist= np.histogram(lab_img[i:i+block_size, j:j+block_size], bins=256, range=(0, 256), weights=corr.flatten()) 28 29 # 将当前块的颜色直方图加入颜色相关图中 <__array_function__ internals> in histogram(*args, **kwargs) D:\anaconda3\lib\site-packages\numpy\lib\histograms.py in histogram(a, bins, range, normed, weights, density) 788 789 """ --> 790 a, weights = _ravel_and_check_weights(a, weights) 791 792 bin_edges, uniform_bins = _get_bin_edges(a, bins, range, weights) D:\anaconda3\lib\site-packages\numpy\lib\histograms.py in _ravel_and_check_weights(a, weights) 295 weights = np.asarray(weights) 296 if weights.shape != a.shape: --> 297 raise ValueError( 298 'weights should have the same shape as a.') 299 weights = weights.ravel() ValueError: weights should have the same shape as a.
这个错误提示是因为权重矩阵 `weights` 的形状与颜色块 `lab_img[i:i+block_size, j:j+block_size]` 的形状不相同,导致无法进行直方图计算。解决这个问题可以将 `weights` 矩阵进行 reshape,并且与颜色块使用相同的形状。可以将代码修改为:
```python
# 将颜色相关性作为权重计算当前块的颜色直方图
block = lab_img[i:i+block_size, j:j+block_size]
weights = corr.flatten()[:block_size*block_size].reshape(block_size, block_size)
hist, _ = np.histogram(block, bins=256, range=(0, 256), weights=weights.flatten())
# 将当前块的颜色直方图加入颜色相关图中
corr_map[i//block_size, j//block_size] = np.mean(hist)
```
这里通过 `block_size * block_size` 得到颜色块中像素的数量,然后通过 `reshape` 将 `weights` 矩阵转换为和颜色块相同的形状,最后使用 `weights.flatten()` 将 `weights` 矩阵转换为一维数组,作为直方图函数的权重参数。
获取D盘1.jpg图片的直方图,直方图范围为[0,255],区域个数为256 绘制直方图(可用matplotlib绘制)
以下是获取D盘1.jpg图片的直方图的Python代码:
```python
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
img = cv2.imread('D:/1.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
hist, bins = np.histogram(img.ravel(), 256, [0, 256])
plt.hist(img.ravel(), 256, [0, 256])
plt.show()
```
这段代码会读取D盘中的1.jpg图片,将其转换为灰度图像,然后计算直方图并绘制出来。
相关推荐
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)