一 直方图的定义，意义和特征
1 定义
在统计学中，直方图是一种对数据分布情况的图形表示，是一种二维统计图表，他的两个坐标分别是统计样本（图像、视频帧）和样本的某种属性（亮度，像素值，梯度，方向，色彩等等任何特征）
2 意义
（1）直方图是图像中像素强度分布的图形表达方式。
（2）直方图统计了每一个强度值所具有的像素个数。
3 特征
（1）直方图不再表征任何的图像纹理信息，而是对图像像素的统计。
（2）由于同一物体无论是旋转还是平移在图像中都具有相同的灰度值，因此直方图具有平移不变性、缩放不变性等优点。
4 方法和参数
cv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges[hist[, accumulate]])
（1）images : 整型类型(uint8和float32)的原图（list形式显示）。
（2）channels : 通道的索引，例如：[0]代表灰度图片，[0],[1],[2]代表多通道。
（3）mask : 计算图片指定区域的直方图。如果mask为none，那么计算整张图。
（4）histSize( bins ) : 每个色调值(范围: 0 ~ 255)对应的像素数量/频率。[这256个值中的每一个都被称为bin，它的取值有8，16，32，64，128，256。在OpenCV中，用histSize表示bins。]
（5）range : 强度值的范围，[0, 256]。
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np#显示图片
def show_image(image,title,pos):image_RGB=image[:,:,::-1]#shape:(height,width,channel)#显示标题plt.title(title)plt.subplot(2,3,pos)plt.imshow(image_RGB)#显示图片的灰度直方图
def show_histogram(hist,title,pos,color):#显示标题plt.title(title)plt.subplot(2,3,pos)#定位图片plt.xlabel("Bins")#横轴信息plt.ylabel("Pixels")#纵轴信息plt.xlim([0,256])#范围plt.plot(hist,color=color)#绘制直方图#主函数
def main():#创建画布plt.figure(figsize=(15,6))#画图大小plt.suptitle("Gray Image Histogram",fontsize=14,fontweight='bold')#设置标题img=cv2.imread("./2037551.jpg")img_gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)hist_img=cv2.calcHist([img_gray],[0],None,[256],[0,256])#展示灰度直方图#灰度图转换成BGR格式图片img_BGR=cv2.cvtColor(img_gray,cv2.COLOR_BGRA2BGR)show_image(img_BGR,"BGR image",1)show_histogram(hist_img,"gray image histogram",4,"m")M=np.ones(img_gray.shape,np.uint8)*50#构建矩阵added_img = cv2.add (img_gray, M)add_img_hist = cv2.calcHist ([added_img], [0], None, [256], [0, 256]) # 计算直方图added_img_BGR = cv2.cvtColor (added_img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)show_image (added_img_BGR, "added image", 2)show_histogram (add_img_hist, "added image hist", 5, "m")# 11 对图片中的每个像素值减去50个像素subtract_img = cv2.subtract (img_gray, M)subtract_img_hist = cv2.calcHist ([subtract_img], [0], None, [256], [0, 256]) # 计算直方图subtract_img_BGR = cv2.cvtColor (subtract_img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)show_image (subtract_img_BGR, "subtracted image", 3)show_histogram (subtract_img_hist, "subtracted image hist", 6, "m")plt.show ( )if __name__ == '__main__':main ( )
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