繪制直方圖

1，直方圖

　　橫坐標——圖像中各個像素的灰度級

　　縱坐標——具有該灰度級像素的個數

2，歸一化直方圖：

　　橫坐標：圖像中各個像素的灰度級

　　縱坐標：出現該灰度級的概率

3，參數

DIMS----使用參數的數量（維度）

BINS-----參數子集的數目（對自變量分組的情況描述）

RANGE----統計灰度值的范圍，一般為（0~255）。最小值：0，黑色；最大值：255，白色；（越深的顏色灰度值越小）

 

繪制直方圖：

1. 利用python庫函數：matplotlib數據包：
   • hist函數：語法：hist（數據源，像素級）
     • 數據源：圖像，必須是一維數組；一維數組=朵唯數組.ravel()————將二維數組轉化為一維數組
     • 像素級一般是256

   • import cv2
     import matplotlib.pyplot as plt
     
     o=cv2.imread("G:\\photo\\blog\\img\\waterbox.jpg")
     cv2.imshow("original",o)
     plt.hist(o.ravel(),256)
     plt.show()
     cv2.waitKey()
     cv2.destroyAllWindows()

2. 利用opencv里的函數統計直方圖：
   • calchist函數：語法：
   • 
   • 
   • 
   • 
   • 
   • 
   • 
     • plt.plot（“img”）
     • plt.show()
3. 直方圖均值化：
   • 前提：如果一副圖像占有全部可能的灰度級，並且均勻分布
   • 結論：該圖像具有高對比度和多變的灰度色調
   • 外觀：圖像細節豐富，質量更高。
   • 原理：
     • 計算累計直方圖
     • 將累計直方圖進行區間轉換
     • 在累計直方圖中，概率相近的原始值，會被處理為相同的值
4. subpolt函數：
   • 在一個界面里面顯示幾張圖片
   • subplot(nrows,ncols,plot_number)