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直方圖口訣

左邊暗，右邊亮，越往右靠光越強(qiáng)；

偏左偏右都不好，反差要低山中央；

兩邊高，中間小，光比很大細(xì)節(jié)少；

不冒頭，不斷檔，連綿起伏好風(fēng)光。

直方圖判斷曝光

左邊山腳見不到，暗部沒有細(xì)節(jié)；

右邊山腳見不到，亮部沒有細(xì)節(jié)；

兩邊山腳見不到，明暗均有失；

山峰靠右亮區(qū)大，山峰靠左暗影多；

山谷如果在中央，中間影調(diào)細(xì)節(jié)少。

(1) 什么是直方圖

直方圖可以讓你了解總體的圖像像素強(qiáng)度分布，其X軸為像素值（一般范圍為0~255），在Y軸上為圖像中具有該像素值像素?cái)?shù)。

直方圖的作用： 通過直方圖可以直觀地i奧杰圖像的對比度、亮度、強(qiáng)度分布等。

(2)尋找直方圖

幾個(gè)術(shù)語

BINS：直方圖的柱的個(gè)數(shù)稱為BINS，在OpenCV中表示為histSize

RANGE：測量的強(qiáng)度值的范圍，一般為[0,255]

OpenCV中的直方圖計(jì)算

使用cv2.calcHist(查找直方圖)：

cv.calcHist（images，channels，mask，histSize，ranges [，hist [，accumulate]]）

images：它是uint8或float32類型的源圖像。它應(yīng)該放在方括號(hào)中，即“ [img]”。

channels：也以方括號(hào)給出。它是我們計(jì)算直方圖的通道的索引。例如，如果輸入為灰度圖像，則其值為[0]。對于彩色圖像，您可以傳遞[0]，[1]或[2]分別計(jì)算藍(lán)色，綠色或紅色通道的直方圖。、

mask：圖像掩碼。為了找到完整圖像的直方圖，將其指定為“無”。但是，如果要查找圖像特定區(qū)域的直方圖，則必須為此創(chuàng)建一個(gè)掩碼圖像并將其作為掩碼。（文章后面再說）

histSize：這表示我們的BIN計(jì)數(shù)。需要放在方括號(hào)中。對于全尺寸，我們通過[256]。

ranges：這是我們的RANGE。通常為[0,256]。

#讀取灰度圖 img = cv.imread('home.jpg',0) hist = cv.calcHist([img],[0],None,[256],[0,256])

hist是256x1的數(shù)組，每個(gè)值對應(yīng)于該圖像中具有相應(yīng)像素值的像素?cái)?shù)。

(3) 繪制直方圖

Matplotlib繪制直方圖

a.繪制灰度圖的直方圖使用plt.hist()可以直接找到直方圖并繪制，無需使用cv2.calsHist()函數(shù)

import cv2 as cv import matplotlib.pyplot as plt img = cv.imread('messi.png',0) plt.subplot(1,2,1);plt.imshow(img) plt.subplot(1,2,2);plt.hist(img.ravel(),256,[0,256]) plt.show()

b.繪制RGB圖的直方圖

import cv2 as cv import matplotlib.pyplot as plt img = cv.imread('apple.png') #BGR img1=img.copy() img1[:,:,2],img1[:,:,0] =img[:,:,0],img[:,:,2] #BGR->RGB plt.subplot(1,2,1);plt.imshow(img1) color=('b','g','r') plt.subplot(1,2,2) for i,col in enumerate(color): hist=cv.calcHist([img],[i],None,[256],[0,256]) #找到第i個(gè)通道的直方圖數(shù)據(jù) plt.plot(hist,color=col) plt.xlim([0,256]) plt.show()