Python?matplotlib繪制灰度和彩色直方圖
一、Matplotlib.Pyplot簡介
1、Matplotlib
Matplotlib 是 Python 的繪圖庫,它能讓使用者很輕松地將數(shù)據(jù)圖形化,并且提供多樣化的輸出格式。
Matplotlib 可以用來繪制各種靜態(tài),動態(tài),交互式的圖表。
Matplotlib 是一個非常強大的 Python 畫圖工具,我們可以使用該工具將很多數(shù)據(jù)通過圖表的形式更直觀的呈現(xiàn)出來。
Matplotlib 可以繪制線圖、散點圖、等高線圖、條形圖、柱狀圖、3D 圖形、甚至是圖形動畫等等。
2、Pyplot
Pyplot 是 Matplotlib 的子庫,提供了和 MATLAB 類似的繪圖 API。
Pyplot 是常用的繪圖模塊,能很方便讓用戶繪制 2D 圖表。
Pyplot 包含一系列繪圖函數(shù)的相關(guān)函數(shù),每個函數(shù)會對當前的圖像進行一些修改,例如:給圖像加上標記,生新的圖像,在圖像中產(chǎn)生新的繪圖區(qū)域等等。
使用的時候,我們可以使用 import 導(dǎo)入 pyplot 庫,并設(shè)置一個別名 plt:
import matplotlib.pyplot as plt
然后我們就可以使用它來繪制圖形了
二、灰度直方圖
1、主要函數(shù)
主要用到兩個函數(shù)
(1) calcHist()
(2) hist()
具體用法我就不做過多介紹了,可以自行參考文檔,或者找一找網(wǎng)上大神們的解釋說明。
2、實現(xiàn)代碼
import cv2 as cv import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv.imread('Photos/1.bmp') cv.imshow('Img', img) gray_img = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY) cv.imshow('GrayImg', gray_img) # Gray Histogram gray_hist = cv.calcHist([gray_img], [0], None, [256], [0,256], False) # cv.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges, accumulate) plt.figure(1) plt.title('Gray Histogram Contour') plt.xlabel('gray level') plt.ylabel('number of pixels') plt.plot(gray_hist) plt.xlim([0,256]) plt.figure(2) plt.title('Gray Histogram') plt.xlabel('gray level') plt.ylabel('number of pixels') plt.hist(gray_img.ravel(),256) plt.show() cv.waitKey(0)
3、效果示例
三、彩色直方圖
跟灰度直方圖的原理差不多,需要對三種顏色進行一個簡單的遍歷,循環(huán)輸出圖形。
1、實現(xiàn)代碼
import cv2 as cv import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np img = cv.imread('Photos/1.bmp') cv.imshow('Img', img) plt.figure() plt.title('Color Histogram') plt.xlabel('level') plt.ylabel('number of pixels') colors = ('b', 'g', 'r') for i,item in enumerate(colors): hist = cv.calcHist([img], [i], None, [256], [0,256]) plt.plot(hist, color=item) plt.xlim([0,256]) plt.show() cv.waitKey(0)
2、效果示例
由此圖我們可以直觀地看出三種顏色不同閾值所出現(xiàn)的頻率的大小。?
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