今天跟大家分享直方图的制作技巧！ ▼ 直方图是统计描述常用的图表工具，虽然跟柱形图外表有点类似，但是制作方法却要比柱形图复杂得多，今天要跟大家分享两种直方图的制作技巧！...——利用数据分析库直方图工具 （需要加载数据分析库，还不会的同学回复001查看详细信息） ——直接使用内置直方图（office2016预览版） 首先看下原数据： 通过简单的加工整理，可以将本组数据的最大值...最后的分数段通过依次相加，可以得到直方图的每一个组间距点。 ? 选择数据——数据分析——直方图 ?...累计百分比率:生成累计百分比率列表 图表输出：需勾选才能输出图表 首先我们在设置中观察一下所有选项都勾选的情况下输出结果: ?...这就是我们需改过后的图表样式，再稍微修改一下图表的字体、颜色等，直方图就正式完成了。 ?
说明:对于格式(1) ,显示图像I 的直方图,n 为灰度级 数目,灰度图像的缺省值为256 ,黑白图像缺省值为2 ;对于 格式(2) ,J 返回调色板为map 的图像I 的直方图;对格式(3) ,返回图像...I 的每个灰度上的像素点数目;格式(4) 对图 像I 均衡化处理,n 表示灰度级数目,缺省值为64 ;格式(5) 对调色板为map 的灰度图像均衡化处理,返回有n 级灰度 的图像;格式(6) 对图像I...( I ,256) ; %显示原始图像直方图, 灰度级为256 tit le(′原始图像直方图′) ; %直方图均衡化处理 J = histeq( I ,32) ; %均衡化处理为灰度级为32 的直方图...tit le(′规定化后图像′) ; figure , imhist ( L) ; tit le(′规定化后图像直方图′) ; 程序实现的图像如图1～7 所示,其中图1 和图2 为原 始图像及其直方图,...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
下图为，上述代码计算得到的均衡化结果和调用equalizeHist的结果对比 ? 最左边为原图像，中间为OpenCV封装函数的结果，右边为上面代码得到的结果。...规定化操作能够有目的的增强某个灰度区间，相比于，均衡化操作，规定化多了一个输入，但是其变换后的结果也更灵活。...上面都是对同一图像的均衡化，其结果应该是相等的, s = v,且 z = G^{-1}(v) = G^{-1}(T(r)) 详解规定化过程 对图像进行直方图规定化操作，原始图像的直方图和以及规定化后的直方图是已知的...其结果如下： ? 左边是原图像，右边是规定化的图像，也就是上面函数的第一个和第二个输入参数。原图像规定化的结果如下： ?...其结果较SML来说更为亮一些，床上的波浪特征也更为明显，但是其直方图形状，和规定化的直方图对比，第一个峰不是很明显。
2、equalizeHist—直方图均衡化 函数原型： equalizeHist(src, dst=None) src：图像矩阵 dst：默认即可 二、实例演练 1、灰度图像直方图 代码如下： )#图像的标题...2、灰度图像直方图 ?...2、彩色图像直方图 ?...2、原图与均衡化后的图像 ?
文章目录 灰度直方图及直方图均衡化 目的 内容 1.直方图的显示 2.计算并绘制图像直方图 3.直方图均衡化 灰度直方图及直方图均衡化 目的 1.直方图的显示 2.计算并绘制图像直方图 3.直方图的均衡化...内容 灰度直方图用于显示图像的灰度值分布情况,是数字图像处理中最简单和最实用的工具。...MATLAB中提供了专门绘制直方图的函数 imhist() 。...') % 从得到的直方图可以看出，图像的对比度很低，灰度级集中在70-160 范围内，如果只取 % 这个范围内的灰度，并扩展到[0,255]，则会明显增强图像对比度 J=imadjust(I,[70/255...histeq 函数（自动直方图均衡化） K=histeq(I); figure; imshow(K),title('经直方图均衡化后的图') figure; imhist(K),title('直方图均衡化后的直方图
图像直方图（英语：Image Histogram）是用以表示数字图像中亮度分布的直方图，标绘了图像中每个亮度值的像素数。可以借助观察该直方图了解需要如何调整亮度分布。...这种直方图中，横坐标的左侧为纯黑、较暗的区域，而右侧为较亮、纯白的区域。因此，一张较暗图片的图像直方图中的数据多集中于左侧和中间部分；而整体明亮、只有少量阴影的图像则相反。...直方图演示 图像的直方图用来表征该图像像素值的分布情况。用一定数目的小区间(bin)来指定表征像素值的范围,每个小区间会得到落入该小区间表示范围的像素数目。...图像直方图图形化显示不同的像素值在不同的强度值上的出现频率，对于灰度图像来说强度范围为[0~255]之间，对于RGB的彩色图像可以独立显示三种颜色的图像直方图。 ?...图像是由像素构成的，然而直方图能够反映像素的分布情况，可以作为是图像一个很重要的特征。在实际开发中，图像直方图在特征提取、图像匹配等方面都有很好的应用。除此之外，直方图还能做图像的相似度匹配。
matplotlib是一个绘图库，我们将通过matplotlib绘制图像的直方图。为什么图像可以绘制直方图呢？我们可以想一下，图像是由一堆数据组成，既然是数据那就可以对这个图像进行可视化的图标操作。...结果如下： 以上是一个Matplotlib折线图的基本用法，接下来我们开始正式的编写有关图像直方图的内容。...2.2 绘制图像直方图 图像直方图表示了一张图像像素的分布，对像素进行了统计，方便与直观的以图的形式对图片进行分析。...一般直方图的表示是越靠近左侧纵坐标则表示当前图像的偏暗点数据分布，越靠近右侧则表示图像偏亮的像素点分布情况。...3个通道RGB的直方图图像。
image.shape, np.uint8) mask[200:400,200:400]=255 histImage=cv2.calcHist([image],[0],None,[256],[0,255])#绘制灰度直方图...histMI=cv2.calcHist([image],[0],mask,[256],[0,255])#绘制掩模直方图 plt.plot(histImage) plt.plot(histMI) cv2....waitKey() cv2.destroyAllWindows() 算法：掩模图像，也称掩膜图像，借鉴于PCB制版过程，似一块玻璃板，玻璃板上白色区域是透明的，黑色区域是不透明的。...掩模运算是将该玻璃板覆盖在原始图像透过玻璃板显示出来的部分就是掩模运算的结果图像。掩膜图像应用在感兴趣区、图像屏蔽、图像合成、结构特征提取、特殊形状图像提取等领域。...在掩模运算中，使用了与和或运算： 与运算（AND）和串联电路对应，串联电路中，只有两个开关都闭合时，电路才是连通的： 或运算（OR）和并联电路对应，并联电路中，任意一个开关闭合时，电路都是连通的：
本篇介绍 matplotlib 中直方图的用法。直方图用来表示变量的分布特征。matplotlib 中用 hist() 函数用来绘制直方图。...我们先绘制一个简单的直方图： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np X = np.random.randint(0,101,1000) plt.hist...(X,color ="cyan",edgecolor='k') plt.show() hist()函数的参数中： X 是长度为N的数组，表示单组数据；或者是长度为N的数组组成的序列，表示多组数据 color...表示 bar 中心区域的颜色 edgecolor 表示 bar 边缘的颜色 ?...，默认权重都为1 #density=True#归一化 #cumulative=True #累积 plt.xticks(bins)#可设置X轴的刻度线 plt.title("归一化的累积直方图示例",fontsize
Histogram / 图像直方图 / 灰度直方图 # 一般解释 直方图(Histogram)，又称质量分布图，是一种统计报告图，由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。...还有就是数码相机或者Photoshop里的色阶和色调曲线针对的是曝光和通道的直方图。 # 直接理解 图像上每个点灰度或通道值的统计。...这个斜度和领域的累积直方图的斜度成比例。CLAHE通过在计算CDF前用预先定义的阈值来裁剪直方图以达到限制放大幅度的目的。这限制了CDF的斜度因此，也限制了变换函数的斜度。...直方图被裁剪的值，也就是所谓的裁剪限幅，取决于直方图的分布因此也取决于领域大小的取值。 通常，直接忽略掉那些超出直方图裁剪限幅的部分是不好的，而应该将这些裁剪掉的部分均匀的分布到直方图的其他部分。...也有通过插值加快计算速度，如上所述的直接的自适应直方图，不管是否带有对比度限制，都需要对图像中的每个像素计算器领域直方图以及对应的变换函数，这使得算法及其耗时。
本文记录 OpenCV 中的直方图相关操作。 直方图概述 直方图在计算机视觉中应用广泛。例如，通过判断帧与帧之间边缘和颜色的统计量是否出现巨大变化，来检测视频中场景的变换。...通过使用兴趣点邻域内的特征组成的直方图，来辨识兴趣点。若将边缘、颜色、角点等等的直方图作为特征，可以使用分类器来进行目标识别。提取视频中的颜色或边缘直方图序列，可以用来判断视频是否拷贝自网络。...如果用来量化的网格选得过宽，量化的结果会过于粗糙，我们会丢失一些数据分布的结构信息。如果网格过窄，每组中没有足够的数据点来准确估计数据分布，直方图里就会出现一些小的、细且尖的矩形。...flow 结果 size1×size2 流矩阵： flow_{i,j} 是从 signature1 的第 i 个点到 signature2 的第 j 个点的流。...cv2.calcBackProject 计算直方图的反投影 官方文档 和cv2.clacHist()类似，反向投影从输入图像的指定通道中计算出一个向量，但不同于前者在向直方图中记录累计值，反向投影从输入的直方图中读取当前像素对应的计数值作为结果
[0], mask 掩码，可以指定图像的范围，如果是全图，默认为none hitsize 为直方图的灰度级数，例如[0,255]一共256级 range 为像素值范围，为[0,255] 下面三个函数功能在...图像的直方图是对图像对比度效果上的一种处理，旨在使得图像整体效果均匀，黑与白之间的各个像素级之间的点更均匀一点。亮度可以更好地在直方图上分布。...这样就可以用于增强局部的对比度而不影响整体的对比度，直方图均衡化通过有效地扩展常用的亮度来实现这种功能。...如下图：依次是原图；全局直方图均衡化；自适应直方图均衡化 2.2 使用查找表来拉伸直方图 在图像处理中，直方图均衡化一般用来均衡图像的强度，或增加图像的对比度。...；自适应直方图均衡化 仔细观察 RGB2YUV与RGB2YCrCb 自适应直方图均衡化结果：个人觉得RGB2YUV的暗部细节更多一些。
文章目录 一、图像直方图 画直方图要用到matplotlib库 图像直方图是反映一个图像像素分布的统计表，其横坐标代表了图像像素的种类，可以是灰度的，也可以是彩色的。...直方图的显示方式是左暗又亮，左边用于描述图像的暗度，右边用于描述图像的亮度。...直方图均衡化 直方图均衡化是图像处理领域中利用图像直方图对对比度进行调整的方法，是图像增强的一个手段。...直方图均衡化：如果一副图像的像素占有很多的灰度级而且分布均匀，那么这样的图像往往有高对比度和多变的灰度色调。直方图均衡化就是一种能仅靠输入图像直方图信息自动达到这种效果的变换函数。...首先，我们创建一个包含我们感兴趣对象的图像的直方图，对象应尽可能填充图像以获得更好的结果，颜色直方图比灰度直方图更受青睐，因为对象的颜色比灰度强度更能定义对象，然后我们将这个直方图反投影到我们需要找到对象的测试图像上
灰度直方图的定义 灰度直方图定义为数字图像中各灰度级与其出现的频数之间的统计关系，用公式表示为P(k)=\frac{n_k}{n}, \quad k=0,1,......,L-1且\sum_{k=0}^{L-1}P(k)=1式中，k为图像f(m,n)的第k级灰度值；n_k为f(m,n)中灰度值为k的像素个数；n为图像的总像素个数；L为灰度级数。...直方图与图像清晰度的关系 总的来说：直方图反映了图像的清晰程度，当直方图均匀分布时，图像最清晰。...具体说来： 暗图像对应的直方图组成成分集中在灰度值较小（暗）的左边一侧； 亮图像的直方图则倾向于灰度值较大（亮）的右边一侧； 对比度较低的图像对应的直方图窄而集中于灰度级的中部； 对比度高的图像对应的直方图分布范围宽而且分布均匀...直方图均衡化 直方图均衡化就是通过原始图像的灰度非线性变换，使其直方图变成均匀分布，以增加图像灰度值的动态范围，从而达到增强图像整体对比度，使图像达到清晰的效果。
cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 算法：直方图是图像内灰度值的统计特性与图像灰度值之间的函数，直方图统计图像内各个灰度级出现的次数，达到增强图像显示效果的目的...灰度直方图只能反映图像的灰度分布情况，而不能反映图像像素的位置，丢失了像素的位置信息，不再表征任何图像的纹理信息。...一幅图像对应唯一的灰度直方图，但是不同的图像可对应相同的直方图，一幅图像分成多个区域，多个区域的直方图之和即为原图像的直方图。...由于同一物体无论是旋转还是平移在图像中都具有相同的灰度值，因此，直方图具有平移不变性、放缩不变性等性质。...虽然8位的图像都具有256个灰度级（每一个像素可以有256个灰度值），但是属于不同灰度级的像素数量不一样。对于彩色图像，提取各个通道的图像，每个通道独立绘制灰度直方图。
由于列B唯一值的个数没有超过254，因此产生的是频率直方图。...EDNPOINT_VALUE是列的值。可以看出这种频率直方图统计的列的信息是非常精确的。它为每一个列值分配了一个桶。...再看高度均衡直方图的情况。...1 TAB A 1 10000 从查询结果惊奇的发现只有三个桶...而频率直方图可以精确到9991，高度均衡直方图只精确到了8750。因此可以说频率直方图比高度均衡直方图稳定、精确。 可是现实很多时候，列的唯一值是超过254的，因此只能使用高度均衡直方图。
目标 计算并绘制直方图 （自适应）直方图均衡化 OpenCV函数：cv2.calcHist(), cv2.equalizeHist() 教程 啥叫直方图 简单来说，直方图就是图像中每个像素值的个数统计，...和Numpy中都提供了计算直方图的函数，我们对比下它们的性能。...clipboardErrorCopied 当然，也可以用前面计算出来的结果绘制： plt.plot(hist) plt.show()Copy to clipboardErrorCopied 从直方图上可以看到图片的大部分区域集中在...使用OpenCV的画线功能也可以画直方图，不过太麻烦了，有兴趣的可以看下官方示例：hist.py。...直方图均衡化 一副效果好的图像通常在直方图上的分布比较均匀，直方图均衡化就是用来改善图像的全局亮度和对比度。其实从观感上就可以发现，前面那幅图对比度不高，偏灰白。
Desktop/Lena.png')#原始图像 cv2.imshow("original",o) histb=cv2.calcHist([o],[0],None,[256],[0,255])#绘制B分量直方图...cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 算法：颜色直方图是在许多图像检索系统中被广泛采用的颜色特征。...它所描述的是不同色彩在整幅图像中所占的比例，而并不关心每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的对象或物体。颜色直方图特别适于描述那些难以进行自动分割的图像。...如果输入图像是彩色图像，该参数的值是[0]、[1]、[2]，分别对应通道B、G、R mask表示掩码 histSize表示BINS的值 ranges表示像素值范围 accumulate表示累计（累积、叠加...如果设为True，则直方图在开始计算时不会被清零，计算的是多个直方图的累积结果，用于对一组图像计算直方图，可选参数
读取图像 target=cv2.imread('C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png') hsvt=cv2.cvtColor(target, cv2.COLOR_BGR2HSV)#寻找的ROI...对象 roihist=cv2.calcHist([hsv],[0,1],None,[180,256],[0,180,0,256])#计算ROI对象的直方图 cv2.normalize(roihist,...roihist, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)#直方图均衡化并应用直方图反投影 dst=cv2.calcBackProject([hsvt],[0,1],roihist,[0,180,0,256...（但只有一个通道）的图像，其中每个像素对应于该像素属于感兴趣对象的概率。...一般情况下，输出图像将使感兴趣的对象比其余部分更白。颜色直方图优于灰度直方图，因为物体的颜色比灰度强度更好地定义物体。
反向投影 一、图像直方图 画直方图要用到 matplotlib 库 图像直方图是反映一个图像像素分布的统计表，其横坐标代表了图像像素的种类，可以是灰度的，也可以是彩色的。...直方图的显示方式是左暗又亮，左边用于描述图像的暗度，右边用于描述图像的亮度。...直方图均衡化 直方图均衡化是图像处理领域中利用图像直方图对对比度进行调整的方法，是图像增强的一个手段。...直方图均衡化：如果一副图像的像素占有很多的灰度级而且分布均匀，那么这样的图像往往有高对比度和多变的灰度色调。直方图均衡化就是一种能仅靠输入图像直方图信息自动达到这种效果的变换函数。...首先，我们创建一个包含我们感兴趣对象的图像的直方图，对象应尽可能填充图像以获得更好的结果，颜色直方图比灰度直方图更受青睐，因为对象的颜色比灰度强度更能定义对象，然后我们将这个直方图反投影到我们需要找到对象的测试图像上
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