Python数字图像处理基础直方图 Python数字图像处理基础直方图详解

时间:2021-09-28 未綄待續ξ 人气:0

想了解Python数字图像处理基础直方图详解的相关内容吗，未綄待續ξ在本文为您仔细讲解Python数字图像处理基础直方图的相关知识和一些Code实例，欢迎阅读和指正，我们先划重点：Python数字图像处理基础直方图,Python数字图像处理,Python直方图，下面大家一起来学习吧。

直方图的定义

在这里插入图片描述

直方图的性质

在这里插入图片描述

只统计某个灰度级出现的次数，图像的大小不一样的话，某灰度值的像素出现的次数是不一样的。
那如果我们在这基础上除以像素总个数的话，那就是某一灰度级出现的概率，那么这样的话不同大小的同一内容图像其灰度直方图是一样的。

在这里插入图片描述

直方图的应用

图像增强

在这里插入图片描述

图像分割

在这里插入图片描述

图像识别

在这里插入图片描述

Python直方图的计算

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
img = cv2.imread('cameraman.tif',0)
img = img.flatten()
img = img.tolist()
myhist = []
for i in range(0,256):
	myhist.append(img.count(i))
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用来显示中文标签
# plt.rcParams['figure.dpi'] = 100 # 每英寸点数
plt.figure()
plt.bar(x=range(0,256),height=myhist,width=0.5)
plt.title('直方图')
plt.xlabel("灰度值")
plt.ylabel("像素个数")
plt.show()

运行结果图：

在这里插入图片描述

plt.rcParams参数设置:

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 用来显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 用来显示负号
plt.rcParams['figure.figsize'] = (16.0, 10.0) # 调整生成的图表最大尺寸
plt.rcParams['figure.dpi'] = 300 # 每英寸点数
调用plt.rcParams.keys()可获取rcParams的全部参数以及默认值。
例如：
'figure.dpi': 100.0   每英寸点数
'figure.figsize': [6.0, 4.0]  生成的图表最大尺寸
'font.size': 10.0  字体大小
'hist.bins': 10  直方图分箱个数
'lines.linewidth': 1.5  线宽
'lines.marker': 'None'  标记样式
'savefig.format': 'png'  保存图片的格式
'savefig.jpeg_quality': 95  图片质量
'text.color': 'black'  文本颜色
'timezone': 'UTC'  时区格式

以上就是Python数字图像处理基础直方图详解的详细内容，更多关于Python数字图像处理基础直方图的资料请关注其它相关文章！

加载全部内容