python3+opencv使用灰度直方图来判断图片的亮暗操作_统计一张灰度图像的直方图

126 浏览量更新于2023-10-20 评论 1 收藏 56KB PDF 举报

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python3+opencv 使用灰度直方图来判断图片的亮暗操作使用灰度直方图来判断图片的亮暗操作

1.如何让计算机自动判断一张图是否偏暗?或是判断一张图是否是处于夜晚?我们可以先把图片转换为灰度图,然后根据灰度值

的分布来判断,如:

我们可以从上图看到,晚上的图片的灰度值是集中在前段的,如0~30多左右,我们再看一张比较明亮的图片:

明亮的图片的灰度直方图是比较靠后的.

因此要判断图片的亮暗,只需要统计偏暗的像素个数,再除以图片像素的总个数,得到百分比p即可,至于p大于多少即判断为暗,则

可以由你自己设置.下面给出代码,此代码可以在装满图片的目录里选出偏暗的图片,然后把这些图片保存下来.

2.代码：

import cv2;

import numpy as np;

import matplotlib.pyplot as plt;

import os;

import sys;

def func(img,pic_path,pic):

#把图片转换为灰度图

gray_img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY);

#获取灰度图矩阵的行数和列数

r,c = gray_img.shape[:2];

dark_sum=0; #偏暗的像素初始化为0个

dark_prop=0; #偏暗像素所占比例初始化为0

piexs_sum=r*c; #整个弧度图的像素个数为r*c

#遍历灰度图的所有像素

for row in gray_img:

for colum in row:

if colum<40: #人为设置的超参数,表示0~39的灰度值为暗

dark_sum+=1;

dark_prop=dark_sum/(piexs_sum);

print("dark_sum:"+str(dark_sum));

print("piexs_sum:"+str(piexs_sum));

print("dark_prop=dark_sum/piexs_sum:"+str(dark_prop));

if dark_prop >=0.75: #人为设置的超参数:表示若偏暗像素所占比例超过0.78,则这张图被认为整体环境黑暗的图片

print(pic_path+" is dark!");

cv2.imwrite("../DarkPicDir/"+pic,img);#把被认为黑暗的图片保存

else:

print(pic_path+" is bright!")

#hist(pic_path); #若要查看图片的灰度值分布情况,可以这个注释解除

#用于显示图片的灰度直方图

def hist(pic_path):

img=cv2.imread(pic_path,0);

hist = cv2.calcHist([img],[0],None,[256],[0,256])

plt.subplot(121)

plt.imshow(img,'gray')

plt.xticks([])

plt.yticks([])

plt.title("Original")

plt.subplot(122)

plt.hist(img.ravel(),256,[0,256])

plt.show()

#读取给定目录的所有图片

def readAllPictures(pics_path):

if not os.path.exists(pics_path):

print("路径错误，路径不存在！")

return;

allPics = [];

pics = os.listdir(pics_path);

for pic in pics:

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