本文介紹了python OpenCV學習筆記實現二維直方圖,分享給大家,具體如下:
官方文檔 – https://docs.opencv.org/3.4.0/dd/d0d/tutorial_py_2d_histogram.html
在前一篇文章中,我們計算并繪制了一維的直方圖。它被稱為一維,因為我們只考慮一個特性,即像素的灰度強度值。但是在二維直方圖中,你可以考慮兩個特征。通常它用于尋找顏色直方圖,其中兩個特征是每個像素的色調和飽和度值。
有一個python樣例(samples/python/color_histogram.py),用于查找顏色直方圖。我們將嘗試理解如何創建這樣的彩色直方圖,它將有助于理解像直方圖反向投影這樣的更深入的主題。
OpenCV中的二維直方圖
它非常簡單,并且使用相同的函數cv.calcHist()來計算。對于顏色直方圖,我們需要將圖像從BGR轉換為HSV。(記住,對于一維的直方圖,我們從BGR轉換為灰度)。對于2D直方圖,它的參數將被修改如下:
channels = [0,1]:因為我們需要同時處理H(色調Hue)和S(飽和度Saturation)。
bins = [180,256]:180對應H,256對應S。
range = [0,180,0,256]:色調值介于0到180之間,飽和度介于0到256之間。
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import numpy as np import cv2 as cv img = cv.imread( 'home.jpg' ) hsv = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2HSV) hist = cv.calcHist([hsv], [ 0 , 1 ], None , [ 180 , 256 ], [ 0 , 180 , 0 , 256 ]) |
Numpy中的二維直方圖
Numpy同樣提供特有的函數,np.histogram2d()(記住,對于一維直方圖,用函數np.histogram())
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import numpy as np import cv2 as cv from matplotlib import pyplot as plt img = cv.imread( 'home.jpg' ) hsv = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2HSV) hist, xbins, ybins = np.histogram2d(h.ravel(), s.ravel(), [ 180 , 256 ], [[ 0 , 180 ], [ 0 , 256 ]]) |
第一個參數是H平面,第二個是S平面,第三個是每個bins的數量,第四個是它們的范圍。
繪制二維直方圖
方法1:使用cv.imshow()
我們得到的結果是一個二維數組大小為180x256。因此,我們可以像往常一樣使用cv.imshow()函數來顯示它們。它將是一個灰度圖像,它不會告訴你什么顏色,除非你知道不同顏色的色調。
方法2:使用Matplotlib
我們可以使用matplotlib.pyplot.imshow()函數來繪制具有不同顏色映射的2D直方圖。它給我們提供了一個更好的關于不同像素密度的想法。但這也不能讓我們知道第一眼看到的是什么顏色,除非你知道不同顏色的色調。這很簡單,也更好。
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import numpy as np import cv2 as cv from matplotlib import pyplot as plt img = cv.imread( 'home.jpg' ) hsv = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2HSV) hist = cv.calcHist([hsv], [ 0 , 1 ], None , [ 180 , 256 ], [ 0 , 180 , 0 , 256 ]) plt.imshow(hist, interpolation = 'nearest' ) plt.show() |
下面是輸入圖像和它的彩色直方圖圖。X軸表示S值(飽和度),Y軸表示色調。
在直方圖中,你可以看到H=100和S=200附近的一些高值。它對應于天空的藍色。同樣,在H=25和S=100附近也可以看到另一個峰值。它對應著宮殿的黃色。您可以使用像GIMP這樣的圖像編輯工具來驗證它。
方法3:OpenCV sample style
在Opencv-Python2樣本中有一個用于顏色直方圖的示例代碼(samples/python/color_histogram.py)。如果您運行代碼,您可以看到直方圖顯示相應的顏色。或者簡單地輸出一個顏色編碼的直方圖。它的結果非常好(盡管您需要添加一些額外的行)。
在這段代碼中,作者在HSV中創建了一個彩色地圖。然后將其轉換為BGR。生成的直方圖圖像與此顏色圖相乘。他還使用一些預處理步驟來移除小的孤立像素,從而形成一個良好的直方圖。
以上就是本文的全部內容,希望對大家的學習有所幫助,也希望大家多多支持服務器之家。
原文鏈接:http://blog.csdn.net/JS_XH/article/details/79270584