Python matplotlib繪制灰度和彩色直方圖

Posted on by

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據圖形化，並且提供多樣化的輸出格式。

Matplotlib 可以用來繪制各種靜態，動態，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據通過圖表的形式更直觀的呈現出來。

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，提供瞭和 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的相關函數，每個函數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，在圖像中產生新的繪圖區域等等。

使用的時候，我們可以使用 import 導入 pyplot 庫，並設置一個別名 plt：

import matplotlib.pyplot as plt

然後我們就可以使用它來繪制圖形瞭

二、灰度直方圖

1、主要函數

主要用到兩個函數

(1) calcHist()

(2) hist()

具體用法我就不做過多介紹瞭，可以自行參考文檔，或者找一找網上大神們的解釋說明。

2、實現代碼

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，循環輸出圖形。

1、實現代碼

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的頻率的大小。 

到此這篇關於Python matplotlib繪制灰度和彩色直方圖的文章就介紹到這瞭,更多相關Python matplotlib繪制直方圖內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet！

推薦閱讀：