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() 是 OpenCV Python库中的一个函数，用于计算一幅图像的直方图。它的语法如下：

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

其中，参数的含义如下：

- images: 输入的图像，可以是单通道或多通道的图像。
- channels: 所选取的通道的索引列表，例如 [0, 1, 2] 表示选择三个通道。
- mask: 可选的掩膜图像，用于指定哪些像素参与直方图的计算。
- histSize: 直方图的大小（即直方图的 bin 数量），可以是一个整数，也可以是一个列表（每个通道的 bin 数量）。
- ranges: 像素值范围，可以是一个元组（minVal, maxVal），也可以是一个列表（每个通道的像素值范围）。
- hist: 输出的直方图，如果不给定则会创建一个。
- accumulate: 可选的累加标志，用于指定是否需要累加直方图。如果设置为 True，则在计算下一幅图像的直方图时会将当前计算的直方图与之前的直方图相加。

该函数返回一个直方图数组，它的维度取决于所选通道的数量和直方图的大小。例如，如果选择了三个通道并且每个通道都有 256 个 bin，则返回的直方图数组的形状为 (256, 256, 256)。

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。