直方图与傅里叶变换

2021-02-19 20:35:04 阅读：262 来源： 互联网

标签：plt img show 变换 mask cv2 直方图 256 傅里叶

直方图

cv2.calcHist([img], [channels], mask, [histSize],[ranges])

参数:　　

　　img:输入图像

　　channels:选择图像的通道

　　mask：掩膜

　　histSize：使用多少个bin(柱子)

　　ranges:像素值的范围

　　注意除了mask都要带[]

返回值:

　　返回每个像素块在图像中的数量，用坐标系表达直方图
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def cv_show(name, img):
    cv2.imshow(name, img)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

img = cv2.imread('1.jpg',0)
cv_show('img',img)
opencv版
img = cv2.imread('1.jpg',0)
hist = cv2.calcHist([img], [0], None, [256], [0, 256])
#opencv版
plt.plot(hist)
plt.show()
plt版

img.ravel()是降维后的一维数组，用直方图表达
img = cv2.imread('1.jpg',0)
hist = cv2.calcHist([img], [0], None, [256], [0, 256])
#plt版
#img.ravel()是降维后的一维数组，用直方图表达
plt.hist(img.ravel(), bins=256, rwidth=0.8)
plt.show()
每个颜色通道直方图
img = cv2.imread('1.jpg')
cv_show('img',img)
color = ('b', 'g', 'r')
for i, col in enumerate(color):
    histr = cv2.calcHist([img], [i], None, [256], [0, 256])
    plt.plot(histr,color=col)
    plt.xlim([0,256])
plt.show()
掩膜

相当于一个窗口，只有窗口中的图像会出现，窗口外的图象被遮挡

掩膜先设置一个跟图像有同样shape的全0矩阵即黑色，相当于全部遮挡

然后设置窗口大小，即需要出现的部分的值设为255，即白色

再利用bitwise_and按位与函数，图像和掩膜按位与，只留下窗口内的图像
img = cv2.imread('1.jpg')
mask = np.zeros(img.shape[:2],np.uint8)
mask[30:80,30:80] = 255
cv_show('img',mask)
masked_img = cv2.bitwise_and(img,img,mask=mask)
cv_show('img',masked_img)
掩膜：图像使用掩膜：

使用掩膜和不适用掩膜直方图对比
img = cv2.imread('1.jpg')
mask = np.zeros(img.shape[:2],np.uint8)
mask[30:80,30:80] = 255
masked_img = cv2.bitwise_and(img,img,mask=mask)
hist_full = cv2.calcHist([img],[0],None,[256],[0,256])
hist_mask = cv2.calcHist([img],[0],mask,[256],[0,256])

plt.subplot(221),plt.imshow(img,'gray')
plt.subplot(222),plt.imshow(mask,'gray')
plt.subplot(223),plt.imshow(masked_img,'gray')
plt.subplot(224),plt.plot(hist_full),plt.plot(hist_mask)
plt.show()
直方图均衡化

　　cv2.equalize(img)是全局的均衡化
img = cv2.imread('1.jpg',0)
cv_show('img',img)
equ = cv2.equalizeHist(img)
cv_show('equ',equ)
plt.hist(equ.ravel(), bins=256, rwidth=0.8)
plt.show()
　　cv2.createCLAHE()是分块的均衡化
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0 ,tileGridSize=(8,8))
res_clahe = clahe.apply(img)
res = np.hstack((img,equ,res_clahe))
cv_show('res',res)

标签：plt,img,show,变换,mask,cv2,直方图,256,傅里叶
来源： https://www.cnblogs.com/empolder-minoz/p/14417905.html

本站声明： 1. iCode9 技术分享网（下文简称本站）提供的所有内容，仅供技术学习、探讨和分享；
2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关；
3. 关于本站的所有言论和文字，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关；
4. 本站文章均是网友提供，不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属；如您发现该文章侵犯了您的权益，可联系我们第一时间进行删除；
5. 本站为非盈利性的个人网站，所有内容不会用来进行牟利，也不会利用任何形式的广告来间接获益，纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。

ICode9

直方图与傅里叶变换

直方图