python数字图像处理实现直方图与均衡化

yipeiwu_com5年前Python基础

在图像处理中,直方图是非常重要,也是非常有用的一个处理要素。

在skimage库中对直方图的处理,是放在exposure这个模块中。

1、计算直方图

函数:skimage.exposure.histogram(image,nbins=256)

在numpy包中,也提供了一个计算直方图的函数histogram(),两者大同小义。

返回一个tuple(hist, bins_center), 前一个数组是直方图的统计量,后一个数组是每个bin的中间值

import numpy as np
from skimage import exposure,data
image =data.camera()*1.0
hist1=np.histogram(image, bins=2)  #用numpy包计算直方图
hist2=exposure.histogram(image, nbins=2) #用skimage计算直方图
print(hist1)
print(hist2)

输出:

(array([107432, 154712], dtype=int64), array([ 0. , 127.5, 255. ]))
(array([107432, 154712], dtype=int64), array([ 63.75, 191.25]))

分成两个bin,每个bin的统计量是一样的,但numpy返回的是每个bin的两端的范围值,而skimage返回的是每个bin的中间值

2、绘制直方图

绘图都可以调用matplotlib.pyplot库来进行,其中的hist函数可以直接绘制直方图。

调用方式:

复制代码 代码如下:
n, bins, patches = plt.hist(arr, bins=10, normed=0, facecolor='black', edgecolor='black',alpha=1,histtype='bar')

hist的参数非常多,但常用的就这六个,只有第一个是必须的,后面四个可选

arr: 需要计算直方图的一维数组

bins: 直方图的柱数,可选项,默认为10

normed: 是否将得到的直方图向量归一化。默认为0

facecolor: 直方图颜色

edgecolor: 直方图边框颜色

alpha: 透明度

histtype: 直方图类型,‘bar', ‘barstacked', ‘step', ‘stepfilled'

返回值 :

n: 直方图向量,是否归一化由参数normed设定

bins: 返回各个bin的区间范围

patches: 返回每个bin里面包含的数据,是一个list

from skimage import data
import matplotlib.pyplot as plt
img=data.camera()
plt.figure("hist")
arr=img.flatten()
n, bins, patches = plt.hist(arr, bins=256, normed=1,edgecolor='None',facecolor='red') 
plt.show()

其中的flatten()函数是numpy包里面的,用于将二维数组序列化成一维数组。

是按行序列,如

mat=[[1 2 3

    4 5 6]]

经过 mat.flatten()后,就变成了

mat=[1 2 3 4 5 6]

3、彩色图片三通道直方图

一般来说直方图都是征对灰度图的,如果要画rgb图像的三通道直方图,实际上就是三个直方图的叠加。

from skimage import data
import matplotlib.pyplot as plt
img=data.lena()
ar=img[:,:,0].flatten()
plt.hist(ar, bins=256, normed=1,facecolor='r',edgecolor='r',hold=1)
ag=img[:,:,1].flatten()
plt.hist(ag, bins=256, normed=1, facecolor='g',edgecolor='g',hold=1)
ab=img[:,:,2].flatten()
plt.hist(ab, bins=256, normed=1, facecolor='b',edgecolor='b')
plt.show()

其中,加一个参数hold=1,表示可以叠加

4、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。它的基本思想是对图像中像素个数多的灰度级进行展宽,而对图像中像素个数少的灰度进行压缩,从而扩展取值的动态范围,提高了对比度和灰度色调的变化,使图像更加清晰。

from skimage import data,exposure
import matplotlib.pyplot as plt
img=data.moon()
plt.figure("hist",figsize=(8,8))

arr=img.flatten()
plt.subplot(221)
plt.imshow(img,plt.cm.gray) #原始图像
plt.subplot(222)
plt.hist(arr, bins=256, normed=1,edgecolor='None',facecolor='red') #原始图像直方图

img1=exposure.equalize_hist(img)
arr1=img1.flatten()
plt.subplot(223)
plt.imshow(img1,plt.cm.gray) #均衡化图像
plt.subplot(224)
plt.hist(arr1, bins=256, normed=1,edgecolor='None',facecolor='red') #均衡化直方图

plt.show()

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

Python函数装饰器实现方法详解

本文实例讲述了Python函数装饰器实现方法。分享给大家供大家参考,具体如下: 编写函数装饰器 这里主要介绍编写函数装饰器的相关内容。 跟踪调用 如下代码定义并应用一个函数装饰器,来统计...

Python中创建字典的几种方法总结(推荐)

1、传统的文字表达式: >>> d={'name':'Allen','age':21,'gender':'male'} >>> d {'age':...

深入分析在Python模块顶层运行的代码引起的一个Bug

然后我们在Interactive Python prompt中测试了一下: >>> import subprocess >>> subproc...

将python包发布到PyPI和制作whl文件方式

wheel文件 Wheel和Egg都是python的打包格式,目的是支持不需要编译或制作的安装过程,实际上也是一种压缩文件,将.whl的后缀改为.zip即可可看到压缩包里面的内容。按照官...

Python中异常重试的解决方案详解

前言 大家在做数据抓取的时候,经常遇到由于网络问题导致的程序保存,先前只是记录了错误内容,并对错误内容进行后期处理。 原先的流程: def crawl_page(url): pa...