img=cv2.imread('gate.jpg') cv2.imshow('original',img) plt.hist(img,8) 以上代码使用hist()函数绘制直方 图是否正确?

不正确。cv2.imread()函数读取的图像是BGR格式，而plt.hist()函数默认处理的是灰度图像，因此需要先将图像转换为灰度图像，才能使用plt.hist()函数绘制直方图。

修改后的代码如下：

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

img = cv2.imread('gate.jpg')
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转换为灰度图像
cv2.imshow('original', img)
plt.hist(gray_img.ravel(), 8) # 绘制灰度图像的直方图
plt.show()

其中，使用cv2.cvtColor()函数将BGR格式的图像转换为灰度图像，并使用gray_img.ravel()将灰度图像展平为一维数组，作为plt.hist()的输入数据。

相关问题

在pycharm2023中编码实现直方图均衡化，并比较前后两幅图片的灰度直方图，要求使用下列函数：cv.imread("xxx.bmp",0)、plt.figure() plt.imshow() plt.show()，示例图片的文件路径为"C:\Users\27639\PycharmProjects\pythonProject\venv\class.jpg"，请编码

好的，我来为您提供一份代码示例：

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

# 读取灰度图像
img = cv.imread("C:\\Users\\27639\\PycharmProjects\\pythonProject\\venv\\class.jpg", 0)

# 直方图均衡化
img_eq = cv.equalizeHist(img)

# 计算原始图像和均衡化后图像的灰度直方图
hist_ori, bins_ori = np.histogram(img.flatten(), 256, [0, 256])
hist_eq, bins_eq = np.histogram(img_eq.flatten(), 256, [0, 256])

# 显示原始图像、均衡化后的图像、灰度直方图
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.subplot(221)
plt.imshow(img, cmap="gray")
plt.title("Original")
plt.axis("off")
plt.subplot(222)
plt.imshow(img_eq, cmap="gray")
plt.title("Equalized")
plt.axis("off")
plt.subplot(223)
plt.plot(bins_ori[:-1], hist_ori, color="b")
plt.title("Original Histogram")
plt.xlim([0, 256])
plt.ylim([0, 8000])
plt.subplot(224)
plt.plot(bins_eq[:-1], hist_eq, color="b")
plt.title("Equalized Histogram")
plt.xlim([0, 256])
plt.ylim([0, 8000])
plt.show()

这段代码首先通过 `cv.imread()` 读取指定路径下的灰度图像，然后使用 `cv.equalizeHist()` 进行直方图均衡化。接着使用 `np.histogram()` 函数计算原始图像和均衡化后图像的灰度直方图，并使用 `plt.plot()` 函数进行显示。最后使用 `plt.imshow()` 和 `plt.show()` 显示原始图像和均衡化后的图像。

对已己知图像 squirrel. jpg 进行直方图均衡化处理以改善图像效果，请根据直方图均衡化原理，自行编写代码，实现同时绘制原始图像，原始图像直方图，均衡化后的图像和均衡化后图像的直方图。。 提示：。 1、本实验需要用到计算机视觉的库cx2， cv2 是第三方库，在使用 之前需要先进行安装，再导入方可使用，安装命令 pip install opency-pythont 2、 cx2库中读入图像的函数为 imead0，绘制图像的直方图函数为 histOr 登录 •读入的西数若为彩色图像，，在进行直方图均衡化之前，需要先将 其转换成灰度图像，转换西数为 evtcolor0，其用法为 cvtColor (img, cv2. COLOR_BGR2GRAY) + 4、直方国均衡化函数 equalizeHist () + 言2页，共3页： 757个字哑中文(中国） 搜索 O 日 国

好的，根据您的要求，我可以提供一份Python代码，用于对图片进行直方图均衡化处理，并同时绘制原始图像、原始图像直方图、均衡化后的图像和均衡化后图像的直方图。请注意，以下代码使用了OpenCV的库函数，因此在运行代码之前，您需要确保已经安装了OpenCV库。

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

# 读取原始图像
img = cv2.imread('squirrel.jpg')

# 将彩色图像转换成灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 绘制原始图像和其直方图
plt.subplot(2, 2, 1)
plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.title('Original Image')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(2, 2, 2)
plt.hist(gray.ravel(), 256)
plt.title('Original Histogram')
plt.xlim([0, 256])

# 对灰度图像进行直方图均衡化处理
equ = cv2.equalizeHist(gray)

# 绘制均衡化后的图像和其直方图
plt.subplot(2, 2, 3)
plt.imshow(equ, cmap='gray')
plt.title('Equalized Image')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(2, 2, 4)
plt.hist(equ.ravel(), 256)
plt.title('Equalized Histogram')
plt.xlim([0, 256])

# 显示图像及其直方图
plt.show()

以上代码中，首先读取了原始图像，然后将其转换成灰度图像。接着，使用`cv2.equalizeHist()`函数对灰度图像进行直方图均衡化处理，得到了均衡化后的图像。最后，使用Matplotlib库绘制原始图像、原始图像直方图、均衡化后的图像和均衡化后的图像直方图，并将其显示出来。

请注意，以上代码仅供参考，具体实现方式可能会因为不同的运行环境和数据集而有所变化。如果您需要更加详细的解释和指导，请告诉我。