Histograms - 3 : 2D Histograms
我们已经计算并绘制了一维直方图,因为我们只考虑一个特征,即像素的灰度强度值.但在二维直方图中,需要考虑两个特征,通常,它用于查找颜色直方图,其中两个要素是每个像素的色调和饱和度值.
OpenCV中的2D直方图使用函数cv.calcHist(), 对于颜色直方图,我们需要将图像从BGR转换为HSV。 (请记住,对于1D直方图,我们从BGR转换为灰度)。对于2D直方图,其参数将修改如下:
channels = [0,1]:因为我们需要同时处理H(色调Hue)和S(饱和度Saturation).
bins = [180,256]:180对应H,256对应S.
range = [0,180,0,256]:色调值介于0到180之间,饱和度介于0到256之间.
import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread("img.jpg") hsv = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV) hist = cv2.calcHist([hsv], [0, 1], None, [180, 256], [0, 180, 0, 256])Numpy中的2D直方图
np.histogram2d(). (注意,对于1D直方图,我们使用np.histogram())
hist, xbins, ybins = np.histogram2d(h.ravel(),s.ravel(),[180,256],[[0,180],[0,256]])
第一个参数是H平面,第二个是S平面,第三个是每个bins的数量,第四个是它们的范围
绘制2D直方图 方法 - 1:使用cv.imshow()我们得到的结果是一个大小为180x256的二维数组. 因此我们可以像使用cv.imshow()函数一样正常显示它们. 它将是一个灰度图像,它不会告诉你什么颜色,除非你知道不同颜色的色调.
方法-2:使用Matplotlib我们可以使用matplotlib.pyplot.imshow()函数绘制具有不同颜色图的2D直方图. 它让我们更好地了解不同的像素密度, 但是,除非你知道不同颜色的色调值,否则这也不会让我们知道第一眼看到的是什么颜色. 它简单而且更好.
代码:
import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread("img6.png") hsv = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV) hist = cv2.calcHist([hsv], [0,1], None, [180,256], [0,180,0,256]) plt.imshow(hist, interpolation="nearest") plt.show()
在直方图中,你可以看到H=100和S=200附近的一些高值,它对应于天空的蓝色.同样,在H=25和S=100附近也可以看到另一个峰值,它对应着宫殿的黄色.
在Opencv-Python2样本中有一个用于颜色直方图的示例代码(samples/python/color_histogram.py).如果您运行代码,您可以看到直方图显示相应的颜色,或者简单地输出一个颜色编码的直方图.它的结果非常好(尽管您需要添加一些额外的行).
在这段代码中,作者在HSV中创建了一个彩色地图,然后将其转换为BGR,生成的直方图图像与此颜色图相乘,他还使用一些预处理步骤来移除小的孤立像素,从而形成一个良好的直方图.
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摘要:理论直方图反向投影用于图像分割或查找图像中感兴趣的对象简单来说,它会创建一个与输入图像大小相同单个通道的图像其中每个像素对应于属于我们对象该像素的概率输出图像将使我们感兴趣的对象比其余部分更明显首先,我们创建一个包含我们感兴趣对象的图像的 Histogram - 4 : Histogram Backprojection 理论 直方图反向投影用于图像分割或查找图像中感兴趣的对象,简单来...
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