直方图图像处理 Python

在计算机视觉领域，直方图是一种常见的图像处理技术，它可以用来显示图像的灰度分布。使用 Python 语言，可以通过一些库来实现直方图图像处理。

安装

使用 Python 进行直方图图像处理需要先安装以下库：

• numpy
• matplotlib

安装方法可以使用 pip 安装：

pip install numpy
pip install matplotlib

实现

在 Python 中，使用 Matplotlib 库中的 hist() 函数可以生成直方图图像。例如，以下代码可以读取一张图片并显示其灰度分布：

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
 
hist,bins = np.histogram(img.flatten(),256,[0,256])
 
plt.hist(img.flatten(),256,[0,256], color = 'r')
plt.xlim([0,256])
plt.show()

该代码首先读取一张图片并将其转换为灰度图像。然后使用 NumPy 库中的 histogram() 函数来计算其灰度分布，生成直方图数据。最后，使用 Matplotlib 库中的 hist() 函数来绘制直方图图像。

示例

下面是一个完整的示例程序，可以读取一张图片并显示其灰度分布图：

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
 
hist,bins = np.histogram(img.flatten(),256,[0,256])
 
cdf = hist.cumsum()
cdf_normalized = cdf * hist.max()/ cdf.max()
 
plt.plot(cdf_normalized, color = 'b')
plt.hist(img.flatten(),256,[0,256], color = 'r')
plt.xlim([0,256])
plt.legend(('cdf','histogram'), loc = 'upper left')
plt.show()

该程序首先读取一张图片并将其转换为灰度图像。然后使用 NumPy 库中的 histogram() 函数来计算其灰度分布，生成直方图数据。计算累积分布函数（CDF）和归一化的 CDF，最后使用 Matplotlib 库中的 plot() 函数绘制 CDF 曲线和 hist() 函数绘制灰度分布直方图。最终得到的图像如下图所示：

结论

本文介绍了 Python 中直方图图像处理的方法。使用 Matplotlib 库中的 hist() 函数可以方便地生成直方图图像，可用于显示图像的灰度分布。需要注意的是，计算灰度分布和累积分布函数时，使用 NumPy 库中的函数可以极大提高计算效率。