在图像处理中，直方图是一种非常重要的工具，它可以帮助我们了解图像的像素分布情况。通过分析图像的直方图，我们可以进行图像增强、对比度调整、图像分割等操作。
1 什么是图像直方图？
图像直方图是图像像素强度分布的图形表示，对于灰度图像，直方图显示了每个灰度级（0到255）在图像中出现的频率，对于彩色图像，我们可以分别计算每个通道（如R、G、B）的直方图。直方图可以帮助我们了解图像的亮度、对比度等信息。例如，如果直方图集中在低灰度区域，说明图像偏暗；如果直方图分布均匀，说明图像对比度较好。
- 直方图: 表示图像中像素强度的分布情况，横轴表示像素强度值，纵轴表示该强度值的像素数量。
- 灰度直方图: 针对灰度图像的直方图，表示每个灰度级的像素数量。
- 颜色直方图: 针对彩色图像的直方图，分别表示每个颜色通道（如 BGR）的像素强度分布。
| 功能 | 函数 | 说明 |
|---|---|---|
| 计算直方图 | cv2.calcHist() | 计算图像的直方图。 |
| 直方图均衡化 | cv2.equalizeHist() | 增强图像的对比度。 |
| 直方图比较 | cv2.compareHist() | 比较两个直方图的相似度。 |
| 绘制直方图 | matplotlib.pyplot.plot() | 使用 Matplotlib 绘制直方图。 |
直方图的应用
- 图像增强: 通过直方图均衡化，可以增强图像的对比度，使细节更加清晰。
- 图像分割: 过分析直方图，可以确定阈值，用于图像分割。
- 图像匹配: 通过比较直方图，可以判断两幅图像的相似度，用于图像匹配和检索。
- 颜色分析: 通过颜色直方图，可以分析图像的颜色分布，用于颜色校正和风格化处理。
2 OpenCV 中的直方图计算函数
在 OpenCV 中，我们可以使用 cv2.calcHist() 函数来计算图像的直方图。
cv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges[, hist[, accumulate]])- images: 输入的图像列表，通常是一个包含单通道或多通道图像的列表。例如
[img]。 - channels: 需要计算直方图的通道索引。对于灰度图像，使用
[0]；对于彩色图像，可以使用[0]、[1]、[2]分别计算蓝色、绿色和红色通道的直方图。 - mask: 掩码图像。如果指定了掩码，则只计算掩码区域内的像素。如果不需要掩码，可以传入
None。 - histSize: 直方图的 bin 数量。对于灰度图像，通常设置为
[256]，表示将灰度级分为 256 个 bin。 - ranges: 像素值的范围。对于灰度图像，通常设置为
[0, 256]，表示像素值的范围是 0 到 255。 - hist: 输出的直方图数组。
- accumulate: 是否累积直方图。如果设置为
True，则直方图不会被清零，而是在每次调用时累积。
假设我们有一张灰度图像 img，我们可以使用以下代码计算其直方图：
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)# 计算直方图
hist = cv2.calcHist([img], [0], None, [256], [0, 256])# 绘制直方图
plt.plot(hist)
plt.title('Grayscale Histogram')
plt.xlabel('Pixel Value')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()
3 直方图均衡化
直方图均衡化是一种增强图像对比度的方法，通过重新分配像素强度值，使直方图更加均匀。
equalized_image = cv2.equalizeHist(image)import cv2# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)# 直方图均衡化
equalized_image = cv2.equalizeHist(img)# 显示结果
cv2.imshow("Equalized Image", equalized_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
4 颜色直方图
对于彩色图像，可以分别计算每个颜色通道的直方图。
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')# 计算 BGR 各通道的直方图
colors = ('b', 'g', 'r')
for i, color in enumerate(colors):hist = cv2.calcHist([img], [i], None, [256], [0, 256])plt.plot(hist, color=color)# 绘制直方图
plt.title("Color Histogram")
plt.xlabel("Pixel Intensity")
plt.ylabel("Pixel Count")
plt.show()
对于彩色图像，可以对每个通道分别进行直方图均衡化。
import cv2# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')# 分离通道
b, g, r = cv2.split(img)# 对每个通道进行直方图均衡化
b_eq = cv2.equalizeHist(b)
g_eq = cv2.equalizeHist(g)
r_eq = cv2.equalizeHist(r)# 合并通道
equalized_image = cv2.merge([b_eq, g_eq, r_eq])# 显示结果
cv2.imshow("Equalized Color Image", equalized_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
5 直方图比较
OpenCV 提供了 cv2.compareHist() 函数，用于比较两个直方图的相似度。
similarity = cv2.compareHist(hist1, hist2, method)hist1: 第一个直方图。hist2: 第二个直方图。method: 比较方法，例如cv2.HISTCMP_CORREL（相关性比较）。
import cv2# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)
image2 = cv2.imread('bird.jpg', 0)# 计算两个图像的直方图
hist1 = cv2.calcHist([img], [0], None, [256], [0, 256])
hist2 = cv2.calcHist([image2], [0], None, [256], [0, 256])# 比较直方图
similarity = cv2.compareHist(hist1, hist2, cv2.HISTCMP_CORREL)
print("Histogram Similarity:", similarity)
