图像增强及运算篇之图像掩膜直方图和HS直方图

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该系列文章主要讲解Python OpenCV图像处理和图像识别知识,前期主要讲解图像处理基础知识、OpenCV基础用法、常用图像绘制方法、图像几何变换等,中期讲解图像处理的各种运算,包括图像点运算、形态学处理、图像锐化、图像增强、图像平滑等,后期研究图像识别、图像分割、图像分类、图像特效处理以及图像处理相关应用。

第二部分将讲解图像运算和图像增强,上一篇文章介绍图像灰度直方图对比分析。这篇文章将继续讲解图像掩膜直方图和HS直方图,并分享一个通过直方图判断白天与黑夜的案例。希望文章对您有所帮助,如果有不足之处,还请海涵。

文章目录

  • 一.图像掩膜直方图
  • 二.图像HS直方图
  • 三.直方图判断白天黑夜
  • 四.总结

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  • https://github.com/eastmountyxz/Python-zero2one
  • 开源600多页电子书:https://github.com/eastmountyxz/HWCloudImageRecognition

前文赏析:

第一部分 基础语法

  • [Python从零到壹] 一.为什么我们要学Python及基础语法详解
  • [Python从零到壹] 二.语法基础之条件语句、循环语句和函数
  • [Python从零到壹] 三.语法基础之文件操作、CSV文件读写及面向对象

第二部分 网络爬虫

  • [Python从零到壹] 四.网络爬虫之入门基础及正则表达式抓取博客案例
  • [Python从零到壹] 五.网络爬虫之BeautifulSoup基础语法万字详解
  • [Python从零到壹] 六.网络爬虫之BeautifulSoup爬取豆瓣TOP250电影详解
  • [Python从零到壹] 七.网络爬虫之Requests爬取豆瓣电影TOP250及CSV存储
  • [Python从零到壹] 八.数据库之MySQL基础知识及操作万字详解
  • [Python从零到壹] 九.网络爬虫之Selenium基础技术万字详解(定位元素、常用方法、键盘鼠标操作)
  • [Python从零到壹] 十.网络爬虫之Selenium爬取在线百科知识万字详解(NLP语料构造必备技能)

第三部分 数据分析和机器学习

  • [Python从零到壹] 十一.数据分析之Numpy、Pandas、Matplotlib和Sklearn入门知识万字详解(1)
  • [Python从零到壹] 十二.机器学习之回归分析万字总结全网首发(线性回归、多项式回归、逻辑回归)
  • [Python从零到壹] 十三.机器学习之聚类分析万字总结全网首发(K-Means、BIRCH、层次聚类、树状聚类)
  • [Python从零到壹] 十四.机器学习之分类算法三万字总结全网首发(决策树、KNN、SVM、分类算法对比)
  • [Python从零到壹] 十五.文本挖掘之数据预处理、Jieba工具和文本聚类万字详解
  • [Python从零到壹] 十六.文本挖掘之词云热点与LDA主题分布分析万字详解
  • [Python从零到壹] 十七.可视化分析之Matplotlib、Pandas、Echarts入门万字详解
  • [Python从零到壹] 十八.可视化分析之Basemap地图包入门详解
  • [Python从零到壹] 十九.可视化分析之热力图和箱图绘制及应用详解
  • [Python从零到壹] 二十.可视化分析之Seaborn绘图万字详解
  • [Python从零到壹] 二十一.可视化分析之Pyechart绘图万字详解
  • [Python从零到壹] 二十二.可视化分析之OpenGL绘图万字详解
  • [Python从零到壹] 二十三.十大机器学习算法之决策树分类分析详解(1)
  • [Python从零到壹] 二十四.十大机器学习算法之KMeans聚类分析详解(2)
  • [Python从零到壹] 二十五.十大机器学习算法之KNN算法及图像分类详解(3)
  • [Python从零到壹] 二十六.十大机器学习算法之朴素贝叶斯算法及文本分类详解(4)
  • [Python从零到壹] 二十七.十大机器学习算法之线性回归算法分析详解(5)
  • [Python从零到壹] 二十八.十大机器学习算法之SVM算法分析详解(6)
  • [Python从零到壹] 二十九.十大机器学习算法之随机森林算法分析详解(7)
  • [Python从零到壹] 三十.十大机器学习算法之逻辑回归算法及恶意请求检测应用详解(8)
  • [Python从零到壹] 三十一.十大机器学习算法之Boosting和AdaBoost应用详解(9)
  • [Python从零到壹] 三十二.十大机器学习算法之层次聚类和树状图聚类应用详解(10)

第四部分 Python图像处理基础

  • [Python从零到壹] 三十三.图像处理基础篇之什么是图像处理和OpenCV配置
  • [Python从零到壹] 三十四.OpenCV入门详解——显示读取修改及保存图像
  • [Python从零到壹] 三十五.图像处理基础篇之OpenCV绘制各类几何图形
  • [Python从零到壹] 三十六.图像处理基础篇之图像算术与逻辑运算详解
  • [Python从零到壹] 三十七.图像处理基础篇之图像融合处理和ROI区域绘制
  • [Python从零到壹] 三十八.图像处理基础篇之图像几何变换(平移缩放旋转)
  • [Python从零到壹] 三十九.图像处理基础篇之图像几何变换(镜像仿射透视)
  • [Python从零到壹] 四十.图像处理基础篇之图像量化处理
  • [Python从零到壹] 四十一.图像处理基础篇之图像采样处理
  • [Python从零到壹] 四十二.图像处理基础篇之图像金字塔向上取样和向下取样

第五部分 Python图像运算和图像增强

  • [Python从零到壹] 四十三.图像增强及运算篇之图像点运算和图像灰度化处理
  • [Python从零到壹] 四十四.图像增强及运算篇之图像灰度线性变换详解
  • [Python从零到壹] 四十五.图像增强及运算篇之图像灰度非线性变换详解
  • [Python从零到壹] 四十六.图像增强及运算篇之图像阈值化处理
  • [Python从零到壹] 四十七.图像增强及运算篇之腐蚀和膨胀详解
  • [Python从零到壹] 四十八.图像增强及运算篇之形态学开运算、闭运算和梯度运算
  • [Python从零到壹] 四十九.图像增强及运算篇之顶帽运算和底帽运算
  • [Python从零到壹] 五十.图像增强及运算篇之图像直方图理论知识和绘制实现
  • [Python从零到壹] 五十一.图像增强及运算篇之图像灰度直方图对比分析万字详解
  • [Python从零到壹] 五十二.图像增强及运算篇之图像掩膜直方图和HS直方图

第六部分 Python图像识别和图像高阶案例

第七部分 NLP与文本挖掘

第八部分 人工智能入门知识

第九部分 网络攻防与AI安全

第十部分 知识图谱构建实战

扩展部分 人工智能高级案例

作者新开的“娜璋AI安全之家”将专注于Python和安全技术,主要分享Web渗透、系统安全、人工智能、大数据分析、图像识别、恶意代码检测、CVE复现、威胁情报分析等文章。虽然作者是一名技术小白,但会保证每一篇文章都会很用心地撰写,希望这些基础性文章对你有所帮助,在Python和安全路上与大家一起进步。


一.图像掩膜直方图

如果要统计图像的某一部分直方图,就需要使用掩码(蒙板)来进行计算。假设将要统计的部分设置为白色,其余部分设置为黑色,然后使用该掩膜进行直方图绘制,其完整代码如下所示。

# -*- coding: utf-8 -*-
# By:Eastmount
import cv2  
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib

#读取图像
img = cv2.imread(‘luo.png’)

#转换为RGB图像
img_rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

#设置掩膜
mask = np.zeros(img.shape[:2], np.uint8)
mask[100:300, 100:300] = 255
masked_img = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)

#图像直方图计算
hist_full = cv2.calcHist([img], [0], None, [256], [0,256]) #通道[0]-灰度图

#图像直方图计算(含掩膜)
hist_mask = cv2.calcHist([img], [0], mask, [256], [0,256])

plt.figure(figsize=(8, 6))

#设置字体
matplotlib.rcParams[‘font.sans-serif’]=[‘SimHei’]

#原始图像
plt.subplot(221)
plt.imshow(img_rgb, ‘gray’)
plt.axis(‘off’)
plt.title(“(a)原始图像”)

#绘制掩膜
plt.subplot(222)
plt.imshow(mask, ‘gray’)
plt.axis(‘off’)
plt.title(“(b)掩膜”)

#绘制掩膜设置后的图像
plt.subplot(223)
plt.imshow(masked_img, ‘gray’)
plt.axis(‘off’)
plt.title(“©图像掩膜处理”)

#绘制直方图
plt.subplot(224)
plt.plot(hist_full)
plt.plot(hist_mask)
plt.title(“(d)直方图曲线”)
plt.xlabel(“x”)
plt.ylabel(“y”)
plt.show()

其运行结果如图1所示,它使用了一个200×200像素的掩膜进行实验。其中图1(a)表示原始图像,图1(b)表示200×200像素的掩膜,图1©表示原始图像进行掩膜处理,图1(d)表示直方图曲线,蓝色曲线为原始图像的灰度值直方图分布情况,绿色波动更小的曲线为掩膜直方图曲线。

在这里插入图片描述


二.图像HS直方图

为了刻画图像中颜色的直观特性,常常需要分析图像的HSV空间下的直方图特性。HSV空间是由色调(Hue)、饱和度(Saturation)、以及亮度(Value)构成,因此在进行直方图计算时,需要先将源RGB图像转化为HSV颜色空间图像,然后将对应的H和S通道进行单元划分,再其二维空间上计算相对应直方图,再计算直方图空间上的最大值并归一化绘制相应的直方图信息,从而形成色调-饱和度直方图(或H-S直方图)。该直方图通常应用在目标检测、特征分析以及目标特征跟踪等场景[1-2]。

由于H和S分量与人感受颜色的方式是紧密相连,V分量与图像的彩色信息无关,这些特点使得HSV模型非常适合于借助人的视觉系统来感知彩色特性的图像处理算法。

下面的代码是具体的实现代码,使用matplotlib.pyplot库中的imshow()函数来绘制具有不同颜色映射的2D直方图。

# -*- coding: utf-8 -*-
# By:Eastmount
import cv2  
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#读取图像
img = cv2.imread(‘luo.png’)

#转换为RGB图像
img_rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

#图像HSV转换
hsv = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV)

#计算H-S直方图
hist = cv2.calcHist(hsv, [0,1], None, [180,256], [0,180,0,256])

#原始图像
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.subplot(121), plt.imshow(img_rgb, ‘gray’), plt.title(“(a)”), plt.axis(‘off’)

#绘制H-S直方图
plt.subplot(122), plt.imshow(hist, interpolation=‘nearest’), plt.title(“(b)”)
plt.xlabel(“x”), plt.ylabel(“y”)
plt.show()

图2(a)表示原始输入图像,图2(b)是原图像对应的彩色直方图,其中X轴表示饱和度(S),Y轴表示色调(H)。在直方图中,可以看到H=140和S=130附近的一些高值,它对应于艳丽的色调。

在这里插入图片描述


三.直方图判断白天黑夜

接着讲述一个应用直方图的案例,通过直方图来判断一幅图像是黑夜或白天。常见的方法是通过计算图像的灰度平均值、灰度中值或灰度标准差,再与自定义的阈值进行对比,从而判断是黑夜还是白天[3-4]。

  • 灰度平均值:该值等于图像中所有像素灰度值之和除以图像的像素个数。
  • 灰度中值:对图像中所有像素灰度值进行排序,然后获取所有像素最中间的值,即为灰度中值。
  • 灰度标准差:又常称均方差,是离均差平方的算术平均数的平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度,是总体各单位标准值与其平均数离差平方的算术平均数的平方根。如果一幅图看起来灰蒙蒙的, 那灰度标准差就小;如果一幅图看起来很鲜艳,那对比度就很大,标准差也大。

下面的代码是计算灰度“Lena”图的灰度平均值、灰度中值和灰度标准差。

# -*- coding: utf-8 -*-
# By:Eastmount
import cv2  
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#函数: 获取图像的灰度平均值
def fun_mean(img, height, width):
sum_img = 0
for i in range(height):
for j in range(width):
sum_img = sum_img + int(img[i,j])
mean = sum_img / (height * width)
return mean

#函数: 获取中位数
def fun_median(data):
length = len(data)
data.sort()
if (length % 2)== 1:
z = length // 2
y = data[z]
else:
y = (int(data[length//2]) + int(data[length//2-1])) / 2
return y

#读取图像
img = cv2.imread(‘lena-hd.png’)

#图像灰度转换
grayImage = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#获取图像高度和宽度
height = grayImage.shape[0]
width = grayImage.shape[1]

#计算图像的灰度平均值
mean = fun_mean(grayImage, height, width)
print(“灰度平均值:”, mean)

#计算图像的灰度中位数
value = grayImage.ravel() #获取所有像素值
median = fun_median(value)
print(“灰度中值:”, median)

#计算图像的灰度标准差
std = np.std(value, ddof = 1)
print(“灰度标准差”, std)

其运行结果如图3所示,图3(a)为原始图像,图3(b)为处理结果。其灰度平均值为123,灰度中值为129,灰度标准差为48.39。

在这里插入图片描述

下面讲解另一种用来判断图像是白天还是黑夜的方法,其基本步骤如下:

  • (1)读取原始图像,转换为灰度图,并获取图像的所有像素值;
  • (2)设置灰度阈值并计算该阈值以下的像素个数。比如像素的阈值设置为50,统计低于50的像素值个数;
  • (3)设置比例参数,对比该参数与低于该阈值的像素占比,如果低于参数则预测为白天,高于参数则预测为黑夜。比如该参数设置为0.8,像素的灰度值低于阈值50的个数占整幅图像所有像素个数的90%,则认为该图像偏暗,故预测为黑夜;否则预测为白天。

具体实现的代码如下所示。

# -*- coding: utf-8 -*-
# By:Eastmount
import cv2  
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#函数: 判断黑夜或白天
def func_judge(img):
#获取图像高度和宽度
height = grayImage.shape[0]
width = grayImage.shape[1]
piexs_sum = height * width
dark_sum = 0 #偏暗像素个数
dark_prop = 0 #偏暗像素所占比例

#读取图像
img = cv2.imread(‘day.png’)

#转换为RGB图像
img_rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

#图像灰度转换
grayImage = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#计算256灰度级的图像直方图
hist = cv2.calcHist([grayImage], [0], None, [256], [0,255])

#判断黑夜或白天
func_judge(grayImage)

#显示原始图像和绘制的直方图
plt.subplot(121), plt.imshow(img_rgb, ‘gray’), plt.axis(‘off’), plt.title(“(a)”)
plt.subplot(122), plt.plot(hist, color=‘r’), plt.xlabel(“x”), plt.ylabel(“y”), plt.title(“(b)”)

plt.show()

第一张测试图输出的结果如图4所示,其中图4(a)为原始图像,图4(b)为对应直方图曲线。

在这里插入图片描述

最终输出结果为“(‘This picture is bright!’, 0.010082704388303882)”,该预测为白天。

在这里插入图片描述

第二张测试图输出的结果如图6所示,其中图6(a)为原始图像,图6(b)为对应直方图曲线。

在这里插入图片描述

最终输出结果为“(‘This picture is dark!’, 0.8511824175824175)”,该预测为黑夜。

在这里插入图片描述


四.总结

本章主要讲解图像直方图相关知识点,包括掩膜直方图和HS直方图,并通过直方图判断黑夜与白天,通过案例分享直方图的实际应用。希望对您有所帮助,后续将进入图像增强相关知识点。

感谢在求学路上的同行者,不负遇见,勿忘初心。图像处理系列主要包括三部分,分别是:

在这里插入图片描述

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请添加图片描述

(By:Eastmount 2022-08-16 夜于武汉 http://blog.csdn.net/eastmount/ )


参考文献:

  • [1]冈萨雷斯. 数字图像处理(第3版)[M]. 北京:电子工业出版社, 2013.
  • [2]张恒博, 欧宗瑛. 一种基于色彩和灰度直方图的图像检索方法[J]. 计算机工程, 2004.
  • [3]Eastmount. [数字图像处理] 四.MFC对话框绘制灰度直方图[EB/OL]. (2015-05-31). https://blog.csdn.net/eastmount/article/details/46237463.
  • [4]ZJE_ANDY. python3+opencv 利用灰度直方图来判断图片的亮暗情况[EB/OL]. (2018-06-20). https://blog.csdn.net/u014453898/article/details/80745987.
  • [5]阮秋琦. 数字图像处理学(第3版)[M]. 北京:电子工业出版社, 2008.
  • [6]Eastmount. [Python图像处理] 十一.灰度直方图概念及OpenCV绘制直方图[EB/OL]. (2018-11-06). https://blog.csdn.net/Eastmount/article/details/83758402.

你可能感兴趣的:(图像处理,python,计算机视觉,python,计算机视觉,opencv)