Python+OpenCV教程15：直方图

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原文：Python+OpenCV教程15：直方图

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学习计算并绘制直方图，直方图均衡化等。图片等可到源码处下载。

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目标

• 计算并绘制直方图
• （自适应）直方图均衡化
• OpenCV函数：cv2.calcHist(), cv2.equalizeHist()

教程

啥叫直方图

直方图简单来说就是图像中每个像素值的个数统计，比如说一副灰度图中像素值为0的有多少个，1的多少个……直方图是一种分析图片的手段：

在计算直方图之前，有几个术语先来了解一下：

• dims：要计算的通道数，对于灰度图dims=1
• range：要计算的像素值范围，一般为[0,256]（不包括256）
• bins：子区段数目，如果我们统计0_{255每个像素值，bins=256；如果划分区间，比如0}15, 16_31…240255这样16个区间，bins=16

计算直方图

OpenCV和Numpy中都提供了计算直方图的函数，我们对比下它们的性能。

OpenCV中直方图计算

使用cv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges)计算，其中：

• 参数1：要计算的原图，以方括号的传入，如：[img]
• 参数2：类似前面提到的dims，灰度图写[0]就行，彩色图B/G/R分别传入[0]/[1]/[2]
• 参数3：要计算的区域，计算整幅图的话，写None
• 参数4：前面提到的bins
• 参数5：前面提到的range

img = cv2.imread('hist.jpg', 0)
hist = cv2.calcHist([img], [0], None, [256], [0, 256])  # 性能：0.025288 s

Numpy中直方图计算

也可用Numpy的函数计算，其中ravel()函数将二维矩阵展平变成一维数组，之前有提到过：

hist, bins = np.histogram(img.ravel(), 256, [0, 256])  # 性能：0.020628 s

经验之谈：Numpy中还有一种更高效的方式：（还记得怎么评估性能吗：番外篇：代码性能优化）

hist = np.bincount(img.ravel(), minlength=256)  # 性能：0.003163 s

计算出直方图之后，怎么把它画出来呢？

绘制直方图

其实Matplotlib自带了一个计算并绘制直方图的功能，不需要用到上面的函数：

plt.hist(img.ravel(), 256, [0, 256])
plt.show()

当然，也可以用前面计算出来的结果绘制：

plt.plot(hist); plt.show()

从直方图上可以看到图片的大部分区域集中在150偏白的附近，这其实并不是很好的效果，下面我们来看看如何改善它。

使用OpenCV的画线功能也可以画直方图，不过太麻烦了，有兴趣的可以看下官方示例：hist.py

直方图均衡化

一副效果好的图像通常在直方图上的分布比较均匀，直方图均衡化就是用来改善图像的全局亮度和对比度。其实从观感上就可以发现，前面那幅图对比度不高，偏灰白。对均衡化算法感兴趣的同学可参考：维基百科：直方图均衡化

equ = cv2.equalizeHist(img)

OpenCV中用cv2.equalizeHist()实现均衡化。我们把两张图片并排显示，对比一下：

cv2.imshow('equalization', np.hstack((img, equ)))  # 并排显示
cv2.waitKey(0)

均衡化前后的直方图对比

可以看到均衡化后图片的亮度和对比度效果明显好于原图。

自适应均衡化

不难看出来，直方图均衡化是应用于整幅图片的，会有什么问题呢？看下图：

很明显，因为全局调整亮度和对比度的原因，脸部太亮，大部分细节都丢失了。

自适应均衡化就是用来解决这一问题的：它在每一个小区域内（默认8×8）进行直方图均衡化。当然，如果有噪点的话，噪点会被放大，需要对小区域内的对比度进行了限制，所以这个算法全称叫：对比度受限的自适应直方图均衡化CLAHE Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization

# 自适应均衡化，参数可选
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8, 8))
cl1 = clahe.apply(img)

练习

1. cv2.calcHist()函数中的参数3是指要计算的区域(mask：目标区域白色，其余黑色)，编写一个只计算图片左上角200×200区域直方图的程序

小结

• 直方图是一种分析图像的手段
• cv2.calcHist()和numpy.bincount()均可用来计算直方图，使用Matplotlib绘制直方图
• 均衡化用来使图像的直方图分布更加均匀，提升亮度和对比度

引用

• 本节源码
• Histograms - 1 : Find, Plot, Analyze !!!
• Histograms - 2: Histogram Equalization
• 维基百科：直方图均衡化
• 维基百科：自适应直方图均衡化
• Cambridge in Color website