Opencv实现二维直方图的计算及绘制
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目录1。效果图2。源代码参考
本博客将介绍如何用Python和Opencv计算和绘制二维直方图(分别用Opencv和Numpy计算)。二维直方图可以让我们更好地了解每英寸的不同像素。
1.原效果图如下:
文章插图
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2.源代码#OpenCV中的2D直方图:是通过使用相同的函数cv2.calcHist()计算的。#对于1D直方图,我们从BGR转换为灰度#对于2D直方图,我们需要将图像从BGR转换为hsvimportcv2 importnumpyasnpfrommatplotlibimportlotaspltimg=cv2 . im read(' ym . jpg ')gray=cv2 . CVT color(img,cv2 . color _ bgr 2 gray)HSV=cv2 . CVT color(img,cv2.color _ bgr2HSV) # 1维直方图hist=cv2.calchist ([gray])、256,[0,256]) PLT。历史(img。拉威尔(),256,[0,256]) PLT。show () #二维直方图可以让我们更好的了解每英寸不同的像素#OpenCV计算2D直方图#HSV image [0,1]表示H和S通道,[ 180,0,256]表示值的范围hist=cv2.calchist ([HSV],[0,1],none,[180,256],[0,180,0,256]) hist=np.clip (hist * 0.005)。hist)cv2 . wait key(0)PLT . im show(hist,interpolation=' nearest ')PLT . show()# numpy Compute 1D直方图:NP . histogram();#Numpy计算2D直方图:NP。histogram2d () h,s,v=cv2。split (HSV) hist,xbins,ybins=NP。histogram2d (h.ravel(),s.ravel(),[180,256],[[0,256]。
请参阅https://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/py _教程/py _ imgproc/py _直方图/py _ 2d _直方图/py _ 2d _ histograms.html #双直方图。
https://github.com/seminar 2012/Opencv/blob/master/samples/python/color _ histogram . py【Opencv实现二维直方图的计算及绘制】,这篇关于Opencv计算和绘制二维直方图的文章在这里。有关OpenCV二维直方图的更多信息,请搜索之前的文章或继续浏览以下相关文章。希望大家以后多多支持!
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