Python数字图像处理基础直方图详解

• python直方图的计算

直方图的定义

直方图的性质

只统计某个灰度级出现的次数，图像的大小不一样的话， 某灰度值的像素出现的次数是不一样的。
那如果我们在这基础上除以像素总个数的话，那就是某一灰度级出现的概率，那么这样的话不同大小的同一内容图像其灰度直方图是一样的。

直方图的应用

图像增强

图像分割

图像识别

python直方图的计算

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
img = cv2.imread('cameraman.tif',0)
img = img.flatten()
img = img.tolist()
myhist = []
for i in range(0,256):
	myhist.append(img.count(i))
plt.rcparams['font.sans-serif'] = ['simhei']  # 用来显示中文标签
# plt.rcparams['figure.dpi'] = 100 # 每英寸点数
plt.figure()
plt.bar(x=range(0,256),height=myhist,width=0.5)
plt.title('直方图')
plt.xlabel("灰度值")
plt.ylabel("像素个数")
plt.show()

运行结果图：

plt.rcparams参数设置:

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcparams['font.sans-serif']=['simhei'] # 用来显示中文标签
plt.rcparams['axes.unicode_minus']=false # 用来显示负号
plt.rcparams['figure.figsize'] = (16.0, 10.0) # 调整生成的图表最大尺寸
plt.rcparams['figure.dpi'] = 300 # 每英寸点数
调用plt.rcparams.keys()可获取rcparams的全部参数以及默认值。
例如：
'figure.dpi': 100.0   每英寸点数
'figure.figsize': [6.0, 4.0]  生成的图表最大尺寸
'font.size': 10.0  字体大小
'hist.bins': 10  直方图分箱个数
'lines.linewidth': 1.5  线宽
'lines.marker': 'none'  标记样式
'savefig.format': 'png'  保存图片的格式
'savefig.jpeg_quality': 95  图片质量
'text.color': 'black'  文本颜色
'timezone': 'utc'  时区格式

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