python数字图像处理实现直方图与均衡化
作者:denny402 发布时间:2021-04-01 14:44:59
在图像处理中,直方图是非常重要,也是非常有用的一个处理要素。
在skimage库中对直方图的处理,是放在exposure这个模块中。
1、计算直方图
函数:skimage.exposure.histogram(image,nbins=256)
在numpy包中,也提供了一个计算直方图的函数histogram(),两者大同小义。
返回一个tuple(hist, bins_center), 前一个数组是直方图的统计量,后一个数组是每个bin的中间值
import numpy as np
from skimage import exposure,data
image =data.camera()*1.0
hist1=np.histogram(image, bins=2) #用numpy包计算直方图
hist2=exposure.histogram(image, nbins=2) #用skimage计算直方图
print(hist1)
print(hist2)
输出:
(array([107432, 154712], dtype=int64), array([ 0. , 127.5, 255. ]))
(array([107432, 154712], dtype=int64), array([ 63.75, 191.25]))
分成两个bin,每个bin的统计量是一样的,但numpy返回的是每个bin的两端的范围值,而skimage返回的是每个bin的中间值
2、绘制直方图
绘图都可以调用matplotlib.pyplot库来进行,其中的hist函数可以直接绘制直方图。
调用方式:
n, bins, patches = plt.hist(arr, bins=10, normed=0, facecolor='black', edgecolor='black',alpha=1,histtype='bar')
hist的参数非常多,但常用的就这六个,只有第一个是必须的,后面四个可选
arr: 需要计算直方图的一维数组
bins: 直方图的柱数,可选项,默认为10
normed: 是否将得到的直方图向量归一化。默认为0
facecolor: 直方图颜色
edgecolor: 直方图边框颜色
alpha: 透明度
histtype: 直方图类型,‘bar', ‘barstacked', ‘step', ‘stepfilled'
返回值 :
n: 直方图向量,是否归一化由参数normed设定
bins: 返回各个bin的区间范围
patches: 返回每个bin里面包含的数据,是一个list
from skimage import data
import matplotlib.pyplot as plt
img=data.camera()
plt.figure("hist")
arr=img.flatten()
n, bins, patches = plt.hist(arr, bins=256, normed=1,edgecolor='None',facecolor='red')
plt.show()
其中的flatten()函数是numpy包里面的,用于将二维数组序列化成一维数组。
是按行序列,如
mat=[[1 2 3
4 5 6]]
经过 mat.flatten()后,就变成了
mat=[1 2 3 4 5 6]
3、彩 * 片三通道直方图
一般来说直方图都是征对灰度图的,如果要画rgb图像的三通道直方图,实际上就是三个直方图的叠加。
from skimage import data
import matplotlib.pyplot as plt
img=data.lena()
ar=img[:,:,0].flatten()
plt.hist(ar, bins=256, normed=1,facecolor='r',edgecolor='r',hold=1)
ag=img[:,:,1].flatten()
plt.hist(ag, bins=256, normed=1, facecolor='g',edgecolor='g',hold=1)
ab=img[:,:,2].flatten()
plt.hist(ab, bins=256, normed=1, facecolor='b',edgecolor='b')
plt.show()
其中,加一个参数hold=1,表示可以叠加
4、直方图均衡化
如果一副图像的像素占有很多的灰度级而且分布均匀,那么这样的图像往往有高对比度和多变的灰度色调。直方图均衡化就是一种能仅靠输入图像直方图信息自动达到这种效果的变换函数。它的基本思想是对图像中像素个数多的灰度级进行展宽,而对图像中像素个数少的灰度进行压缩,从而扩展取值的动态范围,提高了对比度和灰度色调的变化,使图像更加清晰。
from skimage import data,exposure
import matplotlib.pyplot as plt
img=data.moon()
plt.figure("hist",figsize=(8,8))
arr=img.flatten()
plt.subplot(221)
plt.imshow(img,plt.cm.gray) #原始图像
plt.subplot(222)
plt.hist(arr, bins=256, normed=1,edgecolor='None',facecolor='red') #原始图像直方图
img1=exposure.equalize_hist(img)
arr1=img1.flatten()
plt.subplot(223)
plt.imshow(img1,plt.cm.gray) #均衡化图像
plt.subplot(224)
plt.hist(arr1, bins=256, normed=1,edgecolor='None',facecolor='red') #均衡化直方图
plt.show()
来源:http://www.cnblogs.com/denny402/p/5124833.html
猜你喜欢
- 前言CAPTCHA全称Completely Automated Public Turing Test to Tell Computers a
- 解决anaconda打不开的问题,亲测成功!!彻底卸载四步骤1.找到anaconda的安装路径,删除envs文件和pkgs文件2.运行ana
- 本文实例为大家分享了python实现文件夹远程传输的具体代码,供大家参考,具体内容如下实现功能:通过tcp协议模拟文件夹的下载,注意是文件夹
- 1.对于一维数组,可以有:2. 对于二维数组:考虑可将其看作为矩阵,故可以如下书写二重遍历 这里外层循环的是二维数组A的行,内层则
- 今天把Ext.js源码又读了一遍,不过这次比较认真。看完代码,有了不少收获也遇到不少问题。主要总结如下:1、document.execCom
- rfind()方法返回所在子str 被找到的最后一个索引,或者-1,如果没有这样的索引不存在,可选择限制搜索字符串string[
- DEMO:var testobj = document.getElementById("test&q
- 这次,我们用Turtle模块结合三角函数,绘制出这样的勾股树:首先,导入模块from turtle import *from math im
- 我将示范微优化(micro optimization)如何提升python代码5%的执行速度。5%!同时也会触怒任何维护你代码的人。但实际上
- redis-pyredis-py是Python操作Redis的第三方库,它提供了与Redis服务器交互的API。GitHub地址:https
- 1、我的源码在 /home/topsec/Documents/php-7.0.11 ,安装位置在 /usr/local/php7, php.
- 前言分析目标网站的登录方式目标地址: https://github.com/login 登录方式做出分析:
- 前言我们在分析列表数据时,常常需要对列表数据进行输出或多列表关联拼接。直接使用列表,列表中的各元素以逗号分隔,每个元素包含引号。如何连接列表
- 本文为大家分享了python实现外卖信息管理系统的具体代码,供大家参考,具体内容如下一、需求分析 需求分析包含如下:1、问题描述 以外卖信息
- 一、Python下载安装1、Python官方下载地址:https://www.python.org/downloads官方下载速度太慢,你可
- 如何结束Python的子线程和子进程结束子线程的方法:这个是搬运其他大神的代码,鄙人也不知道原理,反正拿来主义,暂时没发现什么缺点,先用着再
- 每个写asp程序人必会的知识!在ASP编程中使用数组数组的定义Dim MyArrayMyArray = Array(1,5,123,12,9
- 游戏介绍在游戏中,魔术师要每位观众心里想一个三位数abc (a、b、c分别是百位、十位和个位数字),然后魔术师让观众心中记下acb、bac、
- 做过主页的朋友,几乎没有一个人没用到它,它使我们排版更加轻松。有人说DW的表格没有Fp的好用,我认为不
- 1.背景在python运行一些,计算复杂度比较高的函数时,服务器端单核CPU的情况比较耗时,因此需要多CPU使用多进程加快速度2.函数要求笔