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了解图像的2D直方图绘制2D直方图
介绍 在前面的部分我们介绍了如何绘制一维直方图#xff0c;之所以称为一维#xff0c;是因为我们只考虑了图像的一个特征#xff1a;灰度值。但是在2D 直方图中我们就需要考虑两个图像特征。对于彩色图像的直方图通常情况下我们需要…目标
了解图像的2D直方图绘制2D直方图
介绍 在前面的部分我们介绍了如何绘制一维直方图之所以称为一维是因为我们只考虑了图像的一个特征灰度值。但是在2D 直方图中我们就需要考虑两个图像特征。对于彩色图像的直方图通常情况下我们需要考虑每个的颜色(Hue)和饱和度(Saturation)根据这两个特征绘制2D 直方图。 2D直方图是一种用于描述二维图像的统计工具它可以用来表示图像中不同像素值的分布情况。与一维直方图类似2D直方图将图像中每个像素的坐标映射到一个二维直方图中的一个bin中从而得到一个二维数组。在2D直方图中x轴和y轴分别表示图像中的两个像素值的范围而每个bin的高度表示在该像素值范围内的像素的数量。因此通过分析2D直方图我们可以了解不同像素值之间的关系以及它们在图像中的分布情况。 2D直方图常用于图像分割、目标检测和图像匹配等应用中。通过计算两幅图像的2D直方图并比较它们的相似性可以进行图像匹配和目标检测。此外通过对2D直方图进行阈值化或二值化处理可以实现图像分割将图像中的前景和背景分离开来。
OpenCV 中的2D 直方图
cv2.calcHist()函数是OpenCV中用于计算直方图的函数之一它可以计算一维或多维的直方图。在计算二维直方图时需要指定两幅图像的通道和bin的数量。
函数的语法如下
hist cv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges[, hist[, accumulate]])参数说明
images: 输入图像可以是单通道或多通道图像。如果是多通道图像则需要指定通道。channels: 需要计算直方图的通道如果是多通道图像则需要指定通道索引。对于灰度图像通道索引为[0]对于彩色图像通道索引为[0, 1, 2]分别表示蓝色、绿色和红色通道。mask: 掩码图像用于指定计算直方图的区域。如果不需要指定区域则可以传入None。histSize: bin的数量用于指定直方图的分辨率。例如[256]表示每个通道有256个bin。ranges: bin的范围用于指定像素值的范围。例如对于灰度图像范围为[0, 256]表示像素值的范围为0到255。
返回值
hist: 计算得到的直方图。是一个二维数组每个bin的高度表示在该像素值范围内的像素的数量。
示例代码
import cv2
import numpy as npimg cv2.imread(image.jpg)
gray cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)hist cv2.calcHist([gray], [0], None, [256], [0, 256])cv2.imshow(Image, img)
cv2.imshow(Histogram, hist)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()上述代码中首先读取一幅图像并将其转换为灰度图像。然后使用cv2.calcHist()函数计算灰度图像的直方图bin的数量为256像素值范围为[0, 256]。最后使用cv2.imshow()函数显示图像和直方图。
注意直方图是一种统计工具它不仅可以用于灰度图像还可以用于彩色图像和多通道图像。对于彩色图像需要分别计算每个通道的直方图并将它们合并在一起。
Numpy中2D直方图 在NumPy中可以使用np.histogram2d()函数计算二维直方图。该函数可以计算两个二维数组的直方图其中第一个数组表示x轴的值第二个数组表示y轴的值。
函数的语法如下
hist, x_edges, y_edges np.histogram2d(x, y, bins)参数说明
x: 一个一维数组表示x轴的值。y: 一个一维数组表示y轴的值。bins: 一个整数或表示bin的序列。如果是整数则表示x和y轴上的bin的数量。如果是序列则表示每个轴上的bin的边界值。
返回值
hist: 计算得到的二维直方图。是一个二维数组每个元素表示在对应区域内的样本数量。x_edges: x轴上的bin边界值。y_edges: y轴上的bin边界值。
示例代码
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# 生成随机数据
np.random.seed(0)
x np.random.randn(1000)
y np.random.randn(1000)# 计算二维直方图
hist, x_edges, y_edges np.histogram2d(x, y, bins10)# 绘制二维直方图
plt.imshow(hist, interpolationnearest, originlow, extent[x_edges[0], x_edges[-1], y_edges[0], y_edges[-1]])
plt.colorbar()
plt.xlabel(x)
plt.ylabel(y)
plt.title(2D Histogram)
plt.show()上述代码中首先使用NumPy的np.random.randn()函数生成1000个随机数作为x和y轴的值。然后使用np.histogram2d()函数计算二维直方图bin的数量为10。最后使用Matplotlib的plt.imshow()函数绘制二维直方图并使用plt.colorbar()函数添加颜色条。
绘制2D直方图
在Python中除了使用NumPy和Matplotlib库之外还可以使用其他库来绘制2D直方图例如Seaborn和Plotly。
1.使用Seaborn库绘制2D直方图 Seaborn是一个基于Matplotlib的统计数据可视化库可以使绘图更加美观和简单。Seaborn库提供了jointplot()函数来绘制二维直方图。
示例代码
import seaborn as sns# 生成随机数据
np.random.seed(0)
x np.random.randn(1000)
y np.random.randn(1000)# 绘制二维直方图
sns.jointplot(xx, yy, kindhist)
plt.show()上述代码中首先使用NumPy的np.random.randn()函数生成1000个随机数作为x和y轴的值。然后使用Seaborn的jointplot()函数绘制二维直方图并指定kindhist参数表示绘制直方图。最后使用Matplotlib的plt.show()函数显示图像。
2.使用Plotly库绘制2D直方图 Plotly是一个交互式可视化库支持绘制各种类型的图表。Plotly库提供了histogram2d()函数来绘制二维直方图。
示例代码
import plotly.express as px# 生成随机数据
np.random.seed(0)
x np.random.randn(1000)
y np.random.randn(1000)# 绘制二维直方图
fig px.histogram(xx, yy, nbinsx10, nbinsy10)
fig.show()上述代码中首先使用NumPy的np.random.randn()函数生成1000个随机数作为x和y轴的值。然后使用Plotly的histogram()函数绘制二维直方图并指定nbinsx和nbinsy参数表示x和y轴上的bin的数量。最后使用fig.show()函数显示图像。
