OpenCV图像处理应用（面向Python）之直方图

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作者：OpenCV小课堂
导师：Fu Xianjun
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1.直方图的含义

从统计的角度讲，直方图是图像内灰度值的统计于图像灰度之间的函数，直方图统计图像内各个灰度级出现的次数。从直方图的图形上观察，横坐标是图像中各个图像中各像素点的灰度级，纵坐标是具有该灰度级（像素值）的像素个数。
下方右上角就是一张图片的直方图啦

直方图的实现

OpenCV中提供了 cv2.calcHist() 用来计算图像的统计直方图

hist=cv2.calcHist(img,channels,mask,histSize,ranges,accumulate)

1. hist: 返回的统计直方图是一个一维数组，组内的元素是各个灰度级的像素个数。
2. img: 原始图像。
3. channels: 指定 通道编号
4. mask: 掩模图像。
5. histSize: BINS的值。该值需要使用"[]“括起来。例如，BINS的值是256，需要用”[256]"作为此参数值。
6. ranges: 像素范围。
7. accumulate: 累计（累加、叠加）标识，默认值为False。

import cv2
import numpy as np
img=cv2.imread("qqq.jpg")
hist=cv2.calcHist([img],[0],None,[256],[0,255])#此块为重点
print(type(hist))
print(hist.shape)
print(hist.size)
print(hist)