快捷導(dǎo)航

使用Python進(jìn)行圖像裁剪和直方圖分析

更新時(shí)間：2025年01月08日 09:53:11 作者：0dayNu1L

在數(shù)字圖像處理領(lǐng)域,裁剪和分析圖像的直方圖是兩個(gè)非常基本且重要的操作,本文將通過(guò)一個(gè)簡(jiǎn)單的Python項(xiàng)目,展示如何使用skimage和matplotlib庫(kù)來(lái)裁剪圖像并分析其RGB通道的直方圖,感興趣的小伙伴跟著小編一起來(lái)看看吧

一、簡(jiǎn)介

在數(shù)字圖像處理領(lǐng)域，裁剪和分析圖像的直方圖是兩個(gè)非?；厩抑匾牟僮鳌１疚膶⑼ㄟ^(guò)一個(gè)簡(jiǎn)單的Python項(xiàng)目，展示如何使用skimage和matplotlib庫(kù)來(lái)裁剪圖像并分析其RGB通道的直方圖。

二、環(huán)境準(zhǔn)備

在開(kāi)始之前，請(qǐng)確保你已經(jīng)安裝了以下Python庫(kù)：

skimage：用于圖像處理。
matplotlib：用于繪圖。
numpy：用于數(shù)值計(jì)算。

如果未安裝，可以通過(guò)以下命令安裝：

pip install scikit-image matplotlib numpy

項(xiàng)目代碼詳解

from skimage import io
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
 
# 讀取圖像
image = io.imread('coffee_image.png')
print(image.shape)  # 輸出圖像的維度信息
 
# 顯示原始圖像
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.subplot(1, 2, 1), plt.title('Original Image'), plt.imshow(image)
 
# 定義裁剪區(qū)域
crop_y1, crop_x1 = 60, 80  
crop_y2, crop_x2 = 260, 320  
cropped_image = image[crop_y1:crop_y2, crop_x1:crop_x2]
 
# 顯示裁剪后的圖像
plt.subplot(1, 2, 2), plt.title('Cropped Image'), plt.imshow(cropped_image)
plt.show()  # 顯示圖像
 
# 分析裁剪后圖像的RGB直方圖
plt.figure(figsize=(10, 5))
 
for i in range(3):
    plt.subplot(1, 3, i+1)
    plt.hist(cropped_image[:, :, i].ravel(), bins=256, color=['red', 'green', 'blue'][i])
    plt.title(f'Channel {["R", "G", "B"][i]} Histogram')
 
plt.show()  # 顯示直方圖