如何在 OpenCV Python 中計算和繪製圖像的二維直方圖？

我們可以應用cv2.calcHist()函式來計算影像的二維直方圖。彩色影像具有三個通道 - 紅色、綠色和藍色。我們可以一次計算兩個顏色通道的二維直方圖。因此，我們有三種顏色通道組合，每次取兩個 - 紅色和綠色（或綠色和紅色）、綠色和藍色（或藍色和綠色）以及藍色和紅色（或紅色和藍色）。

步驟

要計算和繪製輸入影像的二維直方圖，可以按照以下步驟操作 -

• 匯入所需的庫OpenCV和matplotlib。確保您已安裝它們。

• 使用cv2.imread()方法讀取輸入影像。指定影像的完整路徑。

• 使用cv2.split()函式將輸入影像拆分為相應的藍色、綠色和紅色通道。

blue, green, red = cv2.split(img)

• 一次計算兩個顏色通道的二維彩色直方圖。計算三個顏色通道所有三種組合的二維直方圖。要計算綠色和藍色通道的二維直方圖，我們應用以下程式碼片段。

hist = cv2.calcHist([green, blue], [0, 1], None, [32, 32],[0, 256, 0, 256])

• 繪製上面計算出的二維直方圖。

讓我們看一些例子，以便更好地理解這個問題。

我們在下面的示例中使用以下影像作為輸入檔案。

示例

在這個 Python 程式中，我們計算並繪製輸入影像的三種組合（藍色和綠色、綠色和紅色以及紅色和藍色）顏色的二維直方圖。

# import required libraries
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

# Read the input image
img = cv2.imread('blue-pool.jpg')

# split the image into the respective channels Blue, Green and Red
blue, green, red = cv2.split(img)

# 2D color histogram for the

# green and blue channels
plt.subplot(131)
hist1 = cv2.calcHist([green, blue], [0, 1], None, [32, 32],[0, 256, 0, 256])
p = plt.imshow(hist1, interpolation="nearest")
plt.title("2D Histogram for G and B", fontsize=8)
plt.colorbar(p)

# 2D color histogram for the red and green channels
plt.subplot(132)
hist2 = cv2.calcHist([red, green], [0, 1], None, [32, 32],[0, 256, 0, 256])
p = plt.imshow(hist2, interpolation="nearest")
plt.title("2D Histogram for R and G", fontsize=8)
plt.colorbar(p)

# 2D color histogram for the blue and red channels
plt.subplot(133)
hist3 = cv2.calcHist([blue, red], [0, 1], None, [32, 32],[0, 256, 0, 256])
p = plt.imshow(hist3, interpolation="nearest")
plt.title("2D Histogram for B and R", fontsize=8)
plt.colorbar(p)
plt.show()

執行上述程式時，將生成以下輸出視窗，顯示輸入影像的二維直方圖。

Shahid Akhtar Khan

更新於: 2022年12月2日

664 次瀏覽

開啟你的 職業生涯

透過完成課程獲得認證

開始學習