python 重写cv2.calcHist

如果你想重写 `cv2.calcHist()` 函数，你可以参考以下代码：

import numpy as np

def calc_hist(image, channels=[0], mask=None, histSize=[256], ranges=[0, 256]):
    # 创建一个空的直方图
    hist = np.zeros(histSize, dtype=np.float32)
    
    # 计算直方图
    if mask is None:
        # 如果没有掩膜，直接计算
        hist = cv2.calcHist([image], channels, None, histSize, ranges)
    else:
        # 如果有掩膜，先将掩膜转换为非零值，再计算直方图
        mask = mask.astype(np.uint8)
        image = cv2.bitwise_and(image, image, mask=mask)
        hist = cv2.calcHist([image], channels, None, histSize, ranges)
    
    return hist

这个函数与 `cv2.calcHist()` 函数的参数基本相同，但它返回的是一个 `numpy` 数组而不是一个 OpenCV 直方图对象。此外，它还添加了一个名为 `mask` 的参数，以便可以在计算直方图时使用掩膜。

相关问题

cv2.calcHist

cv2.calcHist()函数用于计算图像的直方图，其语法如下：

hist = cv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges[, hist[, accumulate]])

其中各个参数的含义如下：

- images：输入的图像，可以是一个或多个。如果是多个，则应该传入一个列表，每个元素表示一个图像。
- channels：要计算直方图的通道，也可以是一个列表，每个元素表示一个通道。对于灰度图像，通道为0；对于彩色图像，蓝色、绿色和红色通道分别为0、1和2。例如，计算灰度图像的直方图，可以传入[0]；计算彩色图像的蓝色通道直方图，可以传入[0]。
- mask：掩膜图像，用于指定要计算直方图的像素区域。如果不需要，则传入None。
- histSize：每个直方图通道的bin数量，也可以是一个列表或元组，每个元素表示一个通道的bin数量。
- ranges：每个直方图通道的取值范围，也可以是一个列表或元组，每个元素表示一个通道的取值范围。例如，对于灰度图像，取值范围为[0, 256]；对于彩色图像，取值范围为[0, 256]。
- hist：输出的直方图，与输入图像类型相同，默认为空。
- accumulate：是否将输入的直方图累加到输出的直方图中，用于计算多个直方图的累积结果。默认为False。

以下是一个计算灰度图像直方图的例子：

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

img = cv2.imread('image.jpg', 0)
hist = cv2.calcHist([img], [0], None, [256], [0, 256])

plt.plot(hist)
plt.xlim([0, 256])
plt.show()

这里的代码计算了一张灰度图像的直方图，并使用matplotlib库绘制了直方图。可以通过更改最后两个参数来调整直方图的分辨率和范围。

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。