matplotlib生成单通道histtogram
def plot_demo(image):
plt.hist(image.ravel(), 256, [0, 256]) # numpy的ravel函数功能是将多维数组降为一维数组
plt.show("histogram")
calcHist生成三通道histtogram
def image_hist_demo(image):
"""彩色图像直方图"""
color = ('blue', 'green', 'red')
for i, Color in enumerate(color):
hist = cv.calcHist([image], [i], None, [256], [0.0, 256.0])
"""
cv.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges[, hist[, accumulate]])
images：它是uint8类型或float32的源图像。它应该用方括号括起来，也就是”[img]”。
channels：它也用方括号括起来。它是我们计算直方图的信道的索引。例如，如果输入是灰度图像，它的值是0。对于颜色图像，您可以通过0、1或2来分别计算蓝色、绿色或红色通道的直方图。
mask：遮罩图。为了找到完整图像的直方图，它被指定为“None”。但如果你想找到图像的特定区域的直方图，你必须为它创建一个遮罩图，并将其作为遮罩。
histSize：这代表了我们的BINS数。需要用方括号来表示。表示多少个直柱。
ranges：强度值范围，通常是 [ 0，256 ]
"""
plt.plot(hist, color=Color)
plt.xlim([0, 256])
plt.show()
全局直方图均匀化
def hist_equal_demo(image):
"""
全局直方图均衡化:
增强图片对比度
"""
gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY) # 转化成灰度图
cv.imshow("gray", gray)
dst = cv.equalizeHist(gray)
cv.imshow("equal Hist", dst)
自适应直方图均匀化
def clahe_demo(image):
"""
自适应直方图均衡化:
增加图片对比度
"""
gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)
cv.imshow("gray", gray)
clahe = cv.createCLAHE(clipLimit=3.0, tileGridSize=(8, 8))
"""
clipLimit:表示对比度的大小
tileGridSize:表示每次处理块的大小
"""
dst = clahe.apply(gray)
cv.imshow("clahe Hist", dst)
直方图比较
def create_rgb_hist(image):
"""生成rgb直方图"""
h, w, c = image.shape
rgb_hist = np.zeros([16*16*16, 1], np.float32) # 空白直方图
bin_size = 256/16
for row in range(h):
for col in range(w):
b = image[row, col, 0]
g = image[row, col, 1]
r = image[row, col, 2]
index = np.int(b/bin_size)*16*16 + np.int(g/bin_size)*16 + np.int(r/bin_size)
rgb_hist[np.int(index), 0] = rgb_hist[np.int(index), 0] + 1
return rgb_hist
def hist_compare(img1, img2):
hist1 = create_rgb_hist(img1)
hist2 = create_rgb_hist(img2)
match1 = cv.compareHist(hist1, hist2, cv.HISTCMP_BHATTACHARYYA) # 巴氏距离比较，距离越小越相似
match2 = cv.compareHist(hist1, hist2, cv.HISTCMP_CORREL) # 相关性比较，相关性越大越相似
match3 = cv.compareHist(hist1, hist2, cv.HISTCMP_CHISQR) # 卡方比较，越大越不相似
print("巴氏距离:%s, 相关性:%s, 卡方:%s" % (match1, match2, match3))
代码
# -*- coding: utf-8 -*-
# By：iloveluoluo
# 2019.3.26
import cv2 as cv
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
# 图像直方图：histogram
# 直方图均衡化：OpenCV基于灰度图像
# 直方图比较
def plot_demo(image):
plt.hist(image.ravel(), 256, [0, 256]) # numpy的ravel函数功能是将多维数组降为一维数组
plt.show("histogram")
def image_hist_demo(image):
"""彩色图像直方图"""
color = ('blue', 'green', 'red')
for i, Color in enumerate(color):
hist = cv.calcHist([image], [i], None, [256], [0.0, 256.0])
"""
cv.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges[, hist[, accumulate]])
images：它是uint8类型或float32的源图像。它应该用方括号括起来，也就是”[img]”。
channels：它也用方括号括起来。它是我们计算直方图的信道的索引。例如，如果输入是灰度图像，它的值是0。对于颜色图像，您可以通过0、1或2来分别计算蓝色、绿色或红色通道的直方图。
mask：遮罩图。为了找到完整图像的直方图，它被指定为“None”。但如果你想找到图像的特定区域的直方图，你必须为它创建一个遮罩图，并将其作为遮罩。
histSize：这代表了我们的BINS数。需要用方括号来表示。表示多少个直柱。
ranges：强度值范围，通常是 [ 0，256 ]
"""
plt.plot(hist, color=Color)
plt.xlim([0, 256])
plt.show()
def hist_equal_demo(image):
"""
全局直方图均衡化:
增强图片对比度
"""
gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY) # 转化成灰度图
cv.imshow("gray", gray)
dst = cv.equalizeHist(gray)
cv.imshow("equal Hist", dst)
def clahe_demo(image):
"""
自适应直方图均衡化:
增加图片对比度
"""
gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)
cv.imshow("gray", gray)
clahe = cv.createCLAHE(clipLimit=3.0, tileGridSize=(8, 8))
"""
clipLimit:表示对比度的大小
tileGridSize:表示每次处理块的大小
"""
dst = clahe.apply(gray)
cv.imshow("clahe Hist", dst)
def create_rgb_hist(image):
"""生成rgb直方图"""
h, w, c = image.shape
rgb_hist = np.zeros([16*16*16, 1], np.float32) # 空白直方图
bin_size = 256/16
for row in range(h):
for col in range(w):
b = image[row, col, 0]
g = image[row, col, 1]
r = image[row, col, 2]
index = np.int(b/bin_size)*16*16 + np.int(g/bin_size)*16 + np.int(r/bin_size)
rgb_hist[np.int(index), 0] = rgb_hist[np.int(index), 0] + 1
return rgb_hist
def hist_compare(img1, img2):
hist1 = create_rgb_hist(img1)
hist2 = create_rgb_hist(img2)
match1 = cv.compareHist(hist1, hist2, cv.HISTCMP_BHATTACHARYYA) # 巴氏距离比较，距离越小越相似
match2 = cv.compareHist(hist1, hist2, cv.HISTCMP_CORREL) # 相关性比较，相关性越大越相似
match3 = cv.compareHist(hist1, hist2, cv.HISTCMP_CHISQR) # 卡方比较，越大越不相似
print("巴氏距离:%s, 相关性:%s, 卡方:%s" % (match1, match2, match3))
src1 = cv.imread('E:/MyFile/Picture/date/WindowsLogo.jpg')
src2 = cv.imread('E:/MyFile/Picture/date/LinuxLogo.jpg')
cv.imshow("src1 demo", src1)
cv.imshow("src2 demo", src2)
# plot_demo(src1)
# image_hist_demo(src1)
# clahe_demo(src1)
# hist_equal_demo(src1)
hist_compare(src1, src2)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
