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python OpenCV學(xué)習(xí)筆記實(shí)現(xiàn)二維直方圖

 更新時間:2018年02月08日 09:20:45   作者:JS_XH  
本篇文章主要介紹了python OpenCV學(xué)習(xí)筆記實(shí)現(xiàn)二維直方圖,小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,也給大家做個參考。一起跟隨小編過來看看吧

本文介紹了python OpenCV學(xué)習(xí)筆記實(shí)現(xiàn)二維直方圖,分享給大家,具體如下:

官方文檔 – https://docs.opencv.org/3.4.0/dd/d0d/tutorial_py_2d_histogram.html

在前一篇文章中,我們計算并繪制了一維的直方圖。它被稱為一維,因?yàn)槲覀冎豢紤]一個特性,即像素的灰度強(qiáng)度值。但是在二維直方圖中,你可以考慮兩個特征。通常它用于尋找顏色直方圖,其中兩個特征是每個像素的色調(diào)和飽和度值。
有一個python樣例(samples/python/color_histogram.py),用于查找顏色直方圖。我們將嘗試?yán)斫馊绾蝿?chuàng)建這樣的彩色直方圖,它將有助于理解像直方圖反向投影這樣的更深入的主題。

OpenCV中的二維直方圖

它非常簡單,并且使用相同的函數(shù)cv.calcHist()來計算。對于顏色直方圖,我們需要將圖像從BGR轉(zhuǎn)換為HSV。(記住,對于一維的直方圖,我們從BGR轉(zhuǎn)換為灰度)。對于2D直方圖,它的參數(shù)將被修改如下:

channels = [0,1]:因?yàn)槲覀冃枰瑫r處理H(色調(diào)Hue)和S(飽和度Saturation)。

bins = [180,256]:180對應(yīng)H,256對應(yīng)S。

range = [0,180,0,256]:色調(diào)值介于0到180之間,飽和度介于0到256之間。

import numpy as np
import cv2 as cv

img = cv.imread('home.jpg')
hsv = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2HSV)

hist = cv.calcHist([hsv], [0,1], None, [180,256], [0,180,0,256])

Numpy中的二維直方圖

Numpy同樣提供特有的函數(shù),np.histogram2d()(記住,對于一維直方圖,用函數(shù)np.histogram())

import numpy as np
import cv2 as cv
from matplotlib import pyplot as plt

img = cv.imread('home.jpg')
hsv = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2HSV)

hist, xbins, ybins = np.histogram2d(h.ravel(), s.ravel(), [180,256], [[0,180], [0,256]])

第一個參數(shù)是H平面,第二個是S平面,第三個是每個bins的數(shù)量,第四個是它們的范圍。

繪制二維直方圖

方法1:使用cv.imshow()

我們得到的結(jié)果是一個二維數(shù)組大小為180x256。因此,我們可以像往常一樣使用cv.imshow()函數(shù)來顯示它們。它將是一個灰度圖像,它不會告訴你什么顏色,除非你知道不同顏色的色調(diào)。

方法2:使用Matplotlib

我們可以使用matplotlib.pyplot.imshow()函數(shù)來繪制具有不同顏色映射的2D直方圖。它給我們提供了一個更好的關(guān)于不同像素密度的想法。但這也不能讓我們知道第一眼看到的是什么顏色,除非你知道不同顏色的色調(diào)。這很簡單,也更好。

import numpy as np
import cv2 as cv
from matplotlib import pyplot as plt

img = cv.imread('home.jpg')
hsv = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2HSV)
hist = cv.calcHist([hsv], [0,1], None, [180,256], [0,180,0,256])

plt.imshow(hist, interpolation='nearest')
plt.show()

下面是輸入圖像和它的彩色直方圖圖。X軸表示S值(飽和度),Y軸表示色調(diào)。


在直方圖中,你可以看到H=100和S=200附近的一些高值。它對應(yīng)于天空的藍(lán)色。同樣,在H=25和S=100附近也可以看到另一個峰值。它對應(yīng)著宮殿的黃色。您可以使用像GIMP這樣的圖像編輯工具來驗(yàn)證它。

方法3:OpenCV sample style

在Opencv-Python2樣本中有一個用于顏色直方圖的示例代碼(samples/python/color_histogram.py)。如果您運(yùn)行代碼,您可以看到直方圖顯示相應(yīng)的顏色?;蛘吆唵蔚剌敵鲆粋€顏色編碼的直方圖。它的結(jié)果非常好(盡管您需要添加一些額外的行)。
在這段代碼中,作者在HSV中創(chuàng)建了一個彩色地圖。然后將其轉(zhuǎn)換為BGR。生成的直方圖圖像與此顏色圖相乘。他還使用一些預(yù)處理步驟來移除小的孤立像素,從而形成一個良好的直方圖。


以上就是本文的全部內(nèi)容,希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。

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