OpenCV | OpenCV彩色图像直方图算法实现

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DrugAI 发表于 2021/07/15 03:53:29 2021/07/15
【摘要】 彩色图像直方图和灰度图像直方图的原理是一样的,不同的是彩色图像需要分别计算BGR三个通道。 Cerasus.JPG import cv2import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread('Cerasus.JPG', 1)imgInfo = img.shape...

彩色图像直方图和灰度图像直方图的原理是一样的,不同的是彩色图像需要分别计算BGR三个通道。

Cerasus.JPG

  
  1. import cv2
  2. import numpy as np
  3. import matplotlib.pyplot as plt
  4. img = cv2.imread('Cerasus.JPG', 1)
  5. imgInfo = img.shape
  6. height = imgInfo[0]
  7. width = imgInfo[1]
  8. count_b = np.zeros(256, np.float)
  9. count_g = np.zeros(256, np.float)
  10. count_r = np.zeros(256, np.float)
  11. for i in range(height):
  12. for j in range(width):
  13. (b, g, r) = img[i, j]
  14. index_b = int(b)
  15. index_g = int(g)
  16. index_r = int(r)
  17. count_b[index_b] = count_b[index_b] + 1
  18. count_g[index_g] = count_g[index_g] + 1
  19. count_r[index_r] = count_r[index_r] + 1
  20. # 计算每一个通道的概率
  21. total = height * width
  22. count_b = count_b / total
  23. count_g = count_g / total
  24. count_r = count_r / total
  25. # 绘图
  26. x = np.linspace(0, 256, 256)
  27. y1 = count_b
  28. plt.figure()
  29. plt.bar( x, y1, 0.9, alpha = 1, color = 'b' )
  30. y2 = count_g
  31. plt.figure()
  32. plt.bar( x, y2, 0.9, alpha = 1, color = 'g' )
  33. y3 = count_r
  34. plt.figure()
  35. plt.bar( x, y3, 0.9, alpha = 1, color = 'r' )
  36. plt.show()
  37. cv2.waitKey(0)

 


三个通道直方图如下:

 

文章来源: drugai.blog.csdn.net,作者:DrugAI,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。

原文链接:drugai.blog.csdn.net/article/details/102993952

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