calcHist python重写

在Python中，我们可以使用OpenCV库来计算图像直方图。下面是一个重写calcHist函数的示例代码，该代码接受与OpenCV calcHist函数相同的参数，并返回计算的直方图。

import numpy as np
import cv2

def calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges):
    """
    计算图像直方图
    :param images: 输入图像，可以是一个或多个图像组成的列表
    :param channels: 用于计算直方图的通道索引，可以是一个或多个通道的列表
    :param mask: 可选的掩码图像，用于只计算指定区域内的像素值
    :param histSize: 直方图的大小，即直方图中bin的数量
    :param ranges: 直方图bin的范围，一般为[0, 256]，表示像素值的范围
    :return: 直方图
    """
    # 初始化直方图
    hist = np.zeros(histSize, dtype=np.float32)
    # 计算直方图
    for i, img in enumerate(images):
        hist_i = cv2.calcHist([img], channels[i], mask, histSize, ranges)
        hist += hist_i[:, 0]
    return hist

这个函数与OpenCV的calcHist函数的参数几乎完全相同，但有一些细微的差异。在这个函数中，我们将输入图像作为一个列表传递，而不是单个图像。这是因为我们可以计算多个图像的直方图，并将它们加在一起。这个函数还需要在channels参数中提供通道索引的列表，而不是单个通道索引。最后，我们从每个计算的直方图中提取单个通道的值，并将它们加起来以获得最终的直方图。