這篇文章主要介紹python中OpenCV如何繪制直方圖，文中介紹的非常詳細，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們一定要看完！
直方圖會讓你對圖像的強度分布有一個全面的認識。它是一個在x軸上帶有像素值（從0到255，但不總是），在y軸上的圖像中對應的像素數(shù)量的圖。
這只是理解圖像的另一種方式。通過觀察圖像的直方圖，你可以直觀地看到圖像的對比度、亮度、強度分布等?，F(xiàn)在幾乎所有的圖像處理工具都提供了直方圖的特性。下面是劍橋彩色網(wǎng)站的圖片，建議去訪問這個網(wǎng)站，了解更多細節(jié)。
你可以看到圖像和它的直方圖。（這個直方圖是用灰度圖像繪制的，而不是彩色圖像）。直方圖的左邊部分顯示了圖像中較暗像素的數(shù)量，右邊區(qū)域顯示了更明亮的像素。從直方圖中可以看到，深色區(qū)域的像素數(shù)量比亮色區(qū)域更多，而中間色調的數(shù)量(中值大約在127左右)則少得多。
直方圖
現(xiàn)在我們已經(jīng)知道了什么是直方圖，我們可以看看如何找到它。OpenCV和Numpy都有內(nèi)置的功能。在使用這些函數(shù)之前，我們需要了解一些與直方圖相關的術語。
BINS：上面的直方圖顯示了每個像素值的像素數(shù)，從0到255。您需要256個值來顯示以上的直方圖。但是，考慮一下，如果您不需要單獨查找所有像素值的像素數(shù)量，而是在一個像素值區(qū)間內(nèi)的像素數(shù)量，該怎么辦？例如，你需要找到介于0到15之間的像素數(shù)，然后是16到31……240到255。您只需要16個值來表示這個直方圖。OpenCV Tutorials on histograms中展示了這個例子。
所以你要做的就是把整個直方圖分成16個子部分，每個子部分的值是所有像素數(shù)的和。每個子部分都被稱為“BIN”。在第一種情況下，BINS的數(shù)量是256(每個像素一個)，而在第二種情況下，它只有16個。在OpenCV文檔中，用術語 histSize 表示 BINS。
DIMS：它是我們收集數(shù)據(jù)的參數(shù)的個數(shù)。在這種情況下，我們收集的數(shù)據(jù)只有一件事，強度值。所以這里是1。
RANGE：它是你想測量的強度值的范圍。通常，它是 [ 0，256 ]，也就是所有的強度值。
OpenCV中直方圖的計算
現(xiàn)在我們使用cv.calcHist()函數(shù)來找到直方圖。讓我們熟悉一下這個函數(shù)及其參數(shù)：cv.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges[, hist[, accumulate]])
images：它是uint8類型或float32的源圖像。它應該用方括號括起來，也就是”[img]”。
channels：它也用方括號括起來。它是我們計算直方圖的信道的索引。例如，如果輸入是灰度圖像，它的值是0。對于顏色圖像，您可以通過0、1或2來分別計算藍色、綠色或紅色通道的直方圖。
mask：遮罩圖。為了找到完整圖像的直方圖，它被指定為“None”。但如果你想找到圖像的特定區(qū)域的直方圖，你必須為它創(chuàng)建一個遮罩圖，并將其作為遮罩。
histSize：這代表了我們的BINS數(shù)。需要用方括號來表示。在整個范圍內(nèi)，我們通過了256。
ranges：強度值范圍，通常是 [ 0，256 ]
讓我們從一個樣本圖像開始。只需在灰度模式下加載圖像并找到其完整的直方圖。
重慶分公司
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img = cv.imread('home.jpg', 0)
hist = cv.calcHist([img], [0], None, [256], [0,256])hist是一個256x1陣列，每個值對應于該圖像中的像素值及其對應的像素值。
Numpy中直方圖的計算
Numpy中提供了np.histogram()方法
hist, bins = np.histogram(img.ravel(), 356, [0,256])
hist和之前計算的一樣。但是bins有257個元素，因為Numpy計算bins是以0-0.99,1-1.99等，所以最后一個是255-255.99。為了表示這一點，他們還在bins的末端添加了256。但我們不需要256。到255就足夠了。
Numpy還有另一個函數(shù)，np.bincount()，比np.histograme()要快得多(大約10X)。對于一維直方圖，你可以試一下。不要忘記在np.bincount中設置minlength=256。例如，hist=np.bincount(img.ravel()，minlength=256)
OpenCV函數(shù)比np.histogram()快（大約40X）。所以堅持用OpenCV函數(shù)。
繪制直方圖
1、使用Matplotlib
Matplotlib有一個繪制直方圖的函數(shù)：matplotlib.pyplot.hist()
它直接找到了直方圖并繪制了它。您不需要使用calcHist()或np.histogram()函數(shù)來找到直方圖。看下面的代碼：
import numpy as np
import cv2 as cv
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv.imread('home.jpg', 0)
plt.hist(img.ravel(), 256, [0,256])
plt.show()
或者你可以用正常的matplotlib，這對BGR的情節(jié)很有幫助。為此，您需要首先找到直方圖數(shù)據(jù)。試試下面的代碼：
import numpy as np
import cv2 as cv
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv.imread('home.jpg')
color = ('b', 'g', 'r')
for i, col in enumerate(color):
histr = cv.calcHist([img], [i], None, [256], [0,256])
plt.plot(histr, color=col)
plt.xlim([0,256])
plt.show()
你可以從上面的圖中扣除，藍色在圖像中有一些高值區(qū)域(很明顯，它應該是由天空引起的)
2、使用OpenCV
這里，你可以調整直方圖的值和它的bin值，讓它看起來像x，y坐標，這樣你就可以用cv.line()或cv.polyline()函數(shù)來繪制它，從而生成與上面相同的圖像。這已經(jīng)是OpenCV-Python2官方的樣本了。檢查sampl/python/hist.py的代碼。
應用遮罩
我們用cv.calcHist()函數(shù)來找一張完整的圖片的直方圖。但是我們只要圖片的一部分的直方圖呢？在你想要找到的區(qū)域中，創(chuàng)建一個帶有白色的遮罩圖像。然后把它作為遮罩。
img = cv.imread('home.jpg', 0)
# create a mask
mask = np.zeros(img.shape[:2], np.uint8)
mask[100:300, 100:400] = 255
masked_img = cv.bitwise_and(img, img, mask=mask)
#Calculate histogram with mask and without mask
Check third argument for mask
hist_full = cv.calcHist([img], [0], None, [256], [0,256])
hist_mask = cv.calcHist([img], [0], mask, [256], [0,256])
plt.subplot(221), plt.imshow(img, 'gray')
plt.subplot(222), plt.imshow(mask,'gray')
plt.subplot(223), plt.imshow(masked_img, 'gray')
plt.subplot(224), plt.plot(hist_full), plt.plot(hist_mask)
plt.xlim([0,256])
plt.show()藍線表示完整圖片的直方圖
綠線表示遮罩之后的直方圖
python的數(shù)據(jù)類型：1. 數(shù)字類型，包括int（整型）、long（長整型）和float（浮點型）。2.字符串，分別是str類型和unicode類型。3.布爾型，Python布爾類型也是用于邏輯運算，有兩個值：True（真）和False（假）。4.列表，列表是Python中使用最頻繁的數(shù)據(jù)類型，集合中可以放任何數(shù)據(jù)類型。5. 元組，元組用”()”標識，內(nèi)部元素用逗號隔開。6. 字典，字典是一種鍵值對的集合。7. 集合，集合是一個無序的、不重復的數(shù)據(jù)組合。
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