累计直方图 numpy histogram 参数说明

hist1, bins = np.histogram(img.ravel(), 256, [0, 256])#hist1 每个灰度值的频数
cdf = hist1.cumsum()#累加频数得累计直方图
cdf_normalised = cdf * float(hist1.max() / cdf.max())#把累计直方图的比例化到近似直方图
plt.plot(cdf_normalised,color='blue')

一，借助numpy的histogram函数得到各个灰度值的频数

二，img.ravel() 把多维数组转化为一维数组，因为histogram参数表要求

（数组下标为横坐标，值为纵坐标）

三，256 表示横坐标的最大值为256，有256条柱

四，[0,256]表示数据显示范围

PS：横坐标超过256的数据也归到256处

五，cumsum()

例：【1,2,3,4】—>【1,3,6,10】 累加

六，因为累计直方图加出来的数据比较大，如果不处理，可能会只显示直方图

而累计直方图直接“一飞冲天”，观测不到数据

要解决这个问题，就要利用比例尺，把累计直方图的值给缩小到和直方图一个量级

即

cdf_normalised = cdf * float(hist1.max() / cdf.max())#把累计直方图的比例化到近似直方图