import cv2 as cv
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
img = cv.imread("../SampleImages/pomeranian.png", cv.IMREAD_COLOR)
print(img.shape)
#圖像直方圖計(jì)算
#cv.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges, hist, accumulate)
#images：原圖像（圖像格式為 uint8 或 float32）。當(dāng)傳入函數(shù)時(shí)應(yīng)該 用中括號(hào) [] 括起來，例如：[img]。
#channels：同樣需要用中括號(hào)括起來，它會(huì)告訴函數(shù)我們要統(tǒng)計(jì)那幅圖 像的直方圖。如果輸入圖像是灰度圖，它的值就是 [0]；如果是彩色圖像 的話，傳入的參數(shù)可以是 [0]，[1]，[2] 它們分別對(duì)應(yīng)著通道 B，G，R。
#mask: 掩模圖像。要統(tǒng)計(jì)整幅圖像的直方圖就把它設(shè)為 None。但是如 果你想統(tǒng)計(jì)圖像某一部分的直方圖的話，你就需要制作一個(gè)掩模圖像，并 使用它。
#histSize：BIN 的數(shù)目。也應(yīng)該用中括號(hào)括起來，例如：[256]。
#ranges: 像素值范圍，通常為 [0，256]
#hist：是一個(gè) 256x1 的數(shù)組作為返回值，每一個(gè)值代表了與次灰度值對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)數(shù)目。
#accumulate：是一個(gè)布爾值，用來表示直方圖是否疊加。
#參考資料：https://blog.csdn.net/yukinoai/article/details/87900860
#1. mask為None，對(duì)整幅圖計(jì)算直方圖
hist_b = cv.calcHist(img, [0], None, [256], [0,256])
hist_g = cv.calcHist(img, [1], None, [256], [0,256])
hist_r = cv.calcHist(img, [2], None, [256], [0,256])
#2. 使用mask計(jì)算局部圖像直方圖
# mask的使用：https://www.coder.work/article/2087445
mask = np.zeros(img.shape[:2], np.uint8)
mask[100:200,100:200]=255
hist_mask_b = cv.calcHist([img], [0], mask, [256], [0,256])
hist_mask_g = cv.calcHist([img], [1], mask, [256], [0,256])
hist_mask_r = cv.calcHist([img], [2], mask, [256], [0,256])
#顯示圖像
fig,axes = plt.subplots(nrows=3, ncols=1, figsize=(10,10), dpi=100)
axes[0].imshow(img[:,:,::-1])
axes[0].set_title("Original")
axes[1].set_title("Histogram")
axes[1].plot(hist_b, color='b')
axes[1].plot(hist_g, color='g')
axes[1].plot(hist_r, color='r')
axes[2].plot(hist_mask_b, color='b')
axes[2].plot(hist_mask_g, color='g')
axes[2].plot(hist_mask_r, color='r')
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文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-666310.html
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