在 OpenCV-Python 中绘制直方图

Question

我只是尝试使用新的 OpenCV Python 接口 (cv2) 绘制直方图。

下面是我试过的代码：

import cv2
import numpy as np
import time

img = cv2.imread('zzz.jpg')
h = np.zeros((300,256,3))
b,g,r = cv2.split(img)
bins = np.arange(256).reshape(256,1)
color = [ (255,0,0),(0,255,0),(0,0,255) ]

for item,col in zip([b,g,r],color):
    hist_item = cv2.calcHist([item],[0],None,[256],[0,255])
    cv2.normalize(hist_item,hist_item,0,255,cv2.NORM_MINMAX)
    hist=np.int32(np.around(hist_item))
    pts = np.column_stack((bins,hist))
    cv2.polylines(h,[pts],False,col)

h=np.flipud(h)

cv2.imshow('colorhist',h)
cv2.waitKey(0)

而且效果很好。下面是我得到的结果直方图。

---

然后我稍微修改了代码。

ie 将代码b,g,r = cv2.split(img) 中的第六行更改为b,g,r = img[:,:,0], img[:,:,1], img[:,:,2]（因为它比cv2.split 运行得快一点）。

现在输出有所不同。下面是输出。

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我从两个代码中检查了b,g,r 的值。他们是一样的。

区别在于cv2.calcHist 的输出。 hist_item 的结果在这两种情况下都不同。

问题：

它是如何发生的？为什么输入相同时cv2.calcHist的结果不一样？

编辑

我尝试了不同的代码。现在，我的第一个代码的 numpy 版本。

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('zzz.jpg')
h = np.zeros((300,256,3))
b,g,r = img[:,:,0],img[:,:,1],img[:,:,2]
bins = np.arange(257)
bin = bins[0:-1]
color = [ (255,0,0),(0,255,0),(0,0,255) ]

for item,col in zip([b,g,r],color):
    N,bins = np.histogram(item,bins)
    v=N.max()
    N = np.int32(np.around((N*255)/v))
    N=N.reshape(256,1)
    pts = np.column_stack((bin,N))
    cv2.polylines(h,[pts],False,col,2)

h=np.flipud(h)

cv2.imshow('img',h)
cv2.waitKey(0)

并且输出与第一个相同。

你可以在这里得到我的原图：zzz.jpg

谢谢。

Answer 1

你应该复制数组：

b,g,r = img[:,:,0].copy(), img[:,:,1].copy(), img[:,:,2].copy()

但是，由于 calcHist() 可以接受 channels 参数，你不需要将你的 img 拆分为三个数组。

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('zzzyj.jpg')
h = np.zeros((300,256,3))

bins = np.arange(256).reshape(256,1)
color = [ (255,0,0),(0,255,0),(0,0,255) ]

for ch, col in enumerate(color):
    hist_item = cv2.calcHist([img],[ch],None,[256],[0,255])
    cv2.normalize(hist_item,hist_item,0,255,cv2.NORM_MINMAX)
    hist=np.int32(np.around(hist_item))
    pts = np.column_stack((bins,hist))
    cv2.polylines(h,[pts],False,col)

h=np.flipud(h)

cv2.imshow('colorhist',h)
cv2.waitKey(0)