使用直方图分析图像的 OpenCV Python 程序

在计算机视觉和数字图像处理领域中，直方图是一种常用的图像分析工具。它可以帮助我们更好地理解图像的颜色分布和亮度分布情况。OpenCV 是一个流行的计算机视觉库，它提供了许多用于图像处理和分析的函数，包括直方图分析函数。

程序实现

本程序将使用 OpenCV 和 Python 实现直方图分析功能。我们将使用以下代码片段：

import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)

# 计算直方图
hist,bins = np.histogram(img.flatten(),256,[0,256])

# 绘制直方图
plt.hist(img.flatten(),256,[0,256], color = 'r')
plt.xlim([0,256])
plt.show()

首先，我们导入必要的库，包括 OpenCV 和 Matplotlib。然后，我们读取图像并将其转换为灰度图像。接下来，我们使用 numpy 中的 histogram 函数计算图像的直方图，将其存储在 hist 数组中。bins 变量包含分隔直方图的 bin 的数目和边缘。最后，我们使用 Matplotlib 绘制直方图。

程序测试

为了测试我们的程序，我们将使用以下测试图像：

我们保存它为 test.jpg 并将其存储在与我们的 Python 文件相同的目录中。

现在，我们运行我们的程序，并期望看到以下输出：

从直方图中，我们可以看出该图像主要是由较暗的像素组成，并且存在明显的亮度分布不良问题。

总结

在本文中，我们了解了直方图分析的基础知识，并使用 Python 和 OpenCV 编写了程序来计算和绘制直方图。我们还测试了程序并根据输出来了解图像的颜色和亮度分布。这些技术对于图像处理和计算机视觉应用非常有用。