Opencv 2 차원 직사 도 계산 및 그리 기 실현

이 블 로 그 는 Python,Opencv 를 사용 하여 2 차원 직사 도 를 계산 하고 그립 니 다(각각 Opencv 와 Numpy 로 계산 합 니 다).2 차원 직사 도 는 서로 다른 픽 셀 밀도 에 대해 더 잘 알 수 있 습 니 다.
1.효과 도
원본 그림 은 다음 과 같 습 니 다.
在这里插入图片描述

1 차원 직사 도 는 다음 과 같다.
在这里插入图片描述

2 차원 직사 도 는 다음 과 같다.
X 축 은 S 값 을 표시 하고 Y 축 은 색 조 를 표시 합 니 다.
在这里插入图片描述

hsvmap 효과 그림 은 다음 과 같 습 니 다.
在这里插入图片描述

2.소스 코드


# OpenCV       :       cv2.calcHist（）  。
#   1D   ，   BGR     
#   2D   ，      BGR   HSV

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

img = cv2.imread('ym.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# 1    
hist = cv2.calcHist([gray], [0], None, [256], [0, 256])
hist, bins = np.histogram(img.ravel(), 256, [0, 256])
plt.hist(img.ravel(), 256, [0, 256])
plt.show()

#                          
# OpenCV  2D   
# HSV   [0,1]  H、S  ，[180,256]  H、S bins   180、256
# [0,180,0,256]      
hist = cv2.calcHist([hsv], [0, 1], None, [180, 256], [0, 180, 0, 256])

hist = np.clip(hist * 0.005, 0, 1)
cv2.imshow('hist', hist)
cv2.waitKey(0)

plt.imshow(hist, interpolation='nearest')
plt.show()

# Numpy  1D   ：np.histogram（）；
# Numpy  2D   ：np.historogram2d（）
h, s, v = cv2.split(hsv)
hist, xbins, ybins = np.histogram2d(h.ravel(), s.ravel(), [180, 256], [[0, 180], [0, 256]])
plt.imshow(hist, interpolation='nearest')
plt.show()

레 퍼 런 스
https://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/py_tutorials/py_imgproc/py_histograms/py_2d_histogram/py_2d_histogram.html#twod-histogram
https://github.com/seminar2012/opencv/blob/master/samples/python/color_histogram.py
Opencv 가 2 차원 직사 도 를 실현 하 는 계산 과 그리 기 에 관 한 이 글 은 여기까지 소개 되 었 습 니 다.더 많은 Opencv 2 차원 직사 도 내용 은 우리 의 이전 글 을 검색 하거나 아래 의 관련 글 을 계속 조회 하 시기 바 랍 니 다.앞으로 많은 응원 바 랍 니 다!

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