python图像直方图、获取每一个柱的个数

要获取图像的直方图和每一个柱的个数，可以使用Python的OpenCV库。以下是一个简单的代码示例：

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)

# 计算直方图
hist, bins = np.histogram(img.ravel(), 256, [0, 256])

# 绘制直方图
plt.hist(img.ravel(), 256, [0, 256])
plt.show()

# 输出每一个柱的个数
for i in range(len(hist)):
    print("Bin ", i, ": ", hist[i])

这个代码会读取名为'image.jpg'的图像，计算并绘制它的直方图，并且输出每一个柱的个数。你可以根据自己的需求修改代码中的图像名称和柱的数量。

相关问题

python实现图像直方图的显示和计算

图像直方图是用于描述图像中像素值分布情况的一种统计方法。在Python中，可以使用OpenCV库实现图像直方图的显示和计算。

以下是一个简单的示例代码：

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取图像
img = cv2.imread('lena.jpg', 0)

# 计算直方图
hist, bins = np.histogram(img.ravel(), 256, [0, 256])

# 绘制直方图
plt.hist(img.ravel(), 256, [0, 256])
plt.show()

首先，使用cv2.imread()函数读取图像。这里使用的是灰度图像，所以第二个参数设置为0。

然后，使用np.histogram()函数计算图像的直方图。该函数返回两个数组：hist表示直方图，bins表示直方图的分bin。

最后，使用matplotlib.pyplot库的hist()函数绘制直方图。其中，第一个参数是待绘制的数据，这里使用img.ravel()将图像展成一维数组；第二个参数是bin的个数，这里设置为256；第三个参数是bin的范围，这里设置为[0, 256]。

运行代码后，将会显示图像的直方图。

python统计二值图像中每行像素不为零的点的个数，绘制成直方图

可以使用Python中的OpenCV库来实现这个任务。以下是一个简单的代码示例，它会读取一个二值图像文件，计算每行像素不为零的点的个数，并将结果绘制成直方图：

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取二值图像文件
img = cv2.imread('binary_image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 计算每行像素不为零的点的个数
row_sums = np.sum(img != 0, axis=1)

# 绘制直方图
plt.hist(row_sums, bins=50)

# 显示图像
plt.show()

在这个代码中，`cv2.imread`函数用于读取二值图像文件，`np.sum`函数用于计算每行像素不为零的点的个数，`plt.hist`函数用于绘制直方图，`plt.show`函数用于显示图像。你可以将`'binary_image.png'`替换成你自己的二值图像文件名。