openCV第九课

#File Name : 第九课.py
# 反应图片信息的直方图 三通道的折线图
import cv2 as cv
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

def plot_demo(image):
    plt.hist(image.ravel(),256,[0,255],color='red')
    #多维降为为一维
    #x轴的数据 ，条形数，x轴的范围
    plt.show()

def channels_plot(image):
    color = ['blue','green','red']
    for i ,color in enumerate(color):
        hist = cv.calcHist([image],[i],None,[256],[0,255])
        #image输入图像，传入时应该用中括号[]括起来
        #channels:：传入图像的通道，如果是灰度图像，那就不用说了，只有一个通道，值为0，如果是彩色图像（有3个通道），那么值为0,1,2,中选择一个，对应着BGR各个通道。这个值也得用[]传入。
        #mask：掩膜图像。如果统计整幅图，那么为none。主要是如果要统计部分图的直方图，就得构造相应的炎掩膜来计算。
        #histSize：灰度级的个数，需要中括号，比如[256]
        #ranges:像素值的范围，通常[0,256]，有的图像如果不是0-256，比如说你来回各种变换导致像素值负值、很大，则需要调整后才可以。
        print(hist)
        # 返回一个一维数组
        plt.plot(hist,color=color)
        plt.xlim([0,255])
    plt.show()


src = cv.imread('G:/openCV/opencv/sources/samples/data/home.jpg')
cv.namedWindow('input image',cv.WINDOW_AUTOSIZE)
cv.imshow('input image',src)
#plot_demo(src)
channels_plot(src)
cv.waitKey(0)