opencv学习笔记 ----绘制直方图

• 什么是直方图？

图像的直方图是每个点像素值的个数在一个图中展现，每个通道的像素有多少。

直方图是图像一个重要的性质（分析图片的手段）。

• 计算直方图

​​​​​​​opencv中直接计算直方图的函数,在matplotlib

def han_plt(image):
    plt.hist(image.ravel(), 256,  [0, 256])
    plt.show()

 如图，使用函数后。横坐标是像素的值，纵坐标是个数。

若想要分开颜色

函数的参数cv.calcHist（images,channels,mask,histSize,ranges,hist=None,accumulate=None）

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。在整个范围内，我们通过了256。 
ranges：强度值范围，通常是 [ 0，256 ]

 plt.plot()函数，矩阵上那些点，第二个参数是设置颜色

plt.xlim（）函数，设置x轴长度从0到256，对应plt.ylim().

具体还有很多Matplotlib函数

def hist_image(image):
    color = ("blue", "green", "red")
    for i, color in enumerate(color):
        hist = cv.calcHist([image], [i], None, [256], [0, 256])
        plt.plot(hist, color=color)
        plt.xlim([0, 256])
    plt.show()