7-直方图与傅里叶变换

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7.直方图与傅里叶变换

（1）直方图定义

import cv2 #opencv读取的格式是BGR
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt#Matplotlib是RGB
%matplotlib inline def cv_show(img,name):cv2.imshow(name,img)cv2.waitKey()cv2.destroyAllWindows()

直方图

cv2.calcHist(images,channels,mask,histSize,ranges)

• images: 原图像图像格式为 uint8 或 float32。当传入函数时应 用中括号 [] 括来例如[img]
• channels: 同样用中括号括来它会告函数我们统幅图 像的直方图。如果入图像是灰度图它的值就是 [0]如果是彩色图像 的传入的参数可以是 [0][1][2] 它们分别对应着 BGR。
• mask: 掩模图像。统整幅图像的直方图就把它为 None。但是如 果你想统图像某一分的直方图的你就制作一个掩模图像并 使用它。
• histSize:BIN 的数目。也应用中括号括来。它定义了直方图的分辨率，即在指定的像素值范围内，将像素值划分为多少个区间（桶）。
• ranges: 像素值范围常为 [0,256]
  ，ranges 参数定义的是一个闭区间 [min, max)，即包括最小值 min，但不包括最大值 max

img = cv2.imread('cat.jpg',0) #0表示灰度图
hist = cv2.calcHist([img],[0],None,[256],[0,256])
hist.shape #有 256 行，每行有一个值，表示该像素值的像素数量。

(256, 1)

• plt.hist 是 Matplotlib 库中用于绘制直方图的函数。
• img.ravel() 将二维数组 img 展平为一个一维数组。这个一维数组包含了图像中所有像素的值，每个值的范围是 0 到 255。

plt.hist(img.ravel(),256) #第一个参数是数据数组，第二个参数是直方图的桶（bin）数目
#plt.axis('off')
plt.show()

三个颜色通道的直方图统计结果

img = cv2.imread('cat.jpg') 
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]) 

（2）均衡化原理

mask操作

#创建mask
mask = np.zeros(img.shape[:2],np.uint8)
mask[100:300,100:400] = 255
cv_show(mask,'mask')

img = cv2.imread