Python matplotlib绘制灰度和彩色直方图_开发_开发者

Python matplotlib绘制灰度和彩色直方图

开发者 https://www.devze.com 2022-12-07 11:01 出处：网络作者： L-Pro-max

目录一、Matplotlib.Pyplot简介1、Matplotlib2、Pyplot二、灰度直方图1、主要函数2、实现代码3、效果示例三、彩色直方图1、实现代码2、效果示例一、Matplotlib.Pyplot简介

一、Matplotlib.Pyplot简介

1、Matplotlib

Matplotlib 是 python 的绘图库，它能让使用者很轻松地将数据图形化，并且提供多样化的输出格式。

Matplotlib 可以用来绘制各种静态，动态，交互式的图表。

Matplotlib 是一个非常强大的 Python 画图工具，我们可以使用该工具将很多数据通过图表的形式更直观的呈现出来。

Matplotlib 可以绘制线图、散点图、等高线图、条形图、柱状图、3D 图形、甚至是图形动画等等。

2、Pyplot

Pyphttp://www.cppcns.comlot 是 Matplotlib 的子库，提供了和 MATLAB 类似的绘图 API。

Pyplot 是常用的绘图模块，能很方便让用户绘制 2D 图表。

Pyplot 包含一系列绘图函数的相关函数，每个函数会对当前的图像进行一些修改，例如：给图像加上标记，生新的图像，在图像中产生新的绘图区域等等。

使用的时候，我们可以使用 import 导入 pyplot 库，并设置一个别名 plt：

import matplotlib.pyplot as plt

然后我们就可以使用它来绘制图形了

二、灰度直方图

1、主要函数

主要用到两个函数

(1) calcHist()

Python matplotlib绘制灰度和彩色直方图

(2) hist()

Python matplotlib绘制灰度和彩色直方图

具体用法我就不做过多介绍了，可以自行参考文档，或者找一找网上大神们的解释说明。

2、实现代码

import cv2 as cv
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

img = cv.imread('Photos/1.bmp')
cv.imshow('Img', img)

gray_img = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
cv.imshow('GrayImg', gray_img)

# Gray Histogram
gray_hist = cv.calcHist([gray_img], [0], None, [256], [0,256], False)
# cv.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges, accumulate)

plt.figure(1)
plt.title('Gray Histogram Contour')
plt.xlabel('gray level')
plt.ylabel('number of pixels')
plt.plot(gray_hist)
plt.xlim([0,256])

plt.figure(2)
plt.title('Gray Histogram')
plt.xlabel('gray level')
plt.ylabel('number of pixels')
plt.hist(gray_img.ravel(),256)

plt.show()

cv.waitKey(0)

3、效果示例

Python matplotlib绘制灰度和彩色直方图

三、彩色直方图

跟灰度直方图的原理差不多，需要www.cppcns.com对三种颜色进行一个简单的遍历，循环输出图形。

1、实现代码

import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

img = cv.imread('Photos/1.bmp')
cv.imshow('Img', img)

plt.figure()
plt.title('Color Histogram')
plt.xlabel('level')
plt.ylabel('number of pixels')
colors = ('bwww.cppcns.com', 'g', 'r')
for i,item ihttp://www.cppcns.comn enumerate(colors):
    hist = cv.calcHist([img], [i], None, [256ZDpVMAg], [0,256])
    plt.plot(hist, color=item)
    plt.xlim([0,256])

plt.show()

cv.waitKey(0)