了解 Pillow 中的 histogram()答案

【问题标题】：Understanding histogram() in Pillow了解 Pillow 中的 histogram()
【发布时间】：2014-03-17 17:00:14
【问题描述】：

来自文档：

im.histogram() => 列表

返回图像的直方图。直方图以列表形式返回像素计数，源图像中的每个像素值一个。如果图像有多个波段，所有波段的直方图是连接（例如，“RGB”图像的直方图包含 768 个值）。

我知道红色有 256 个值，绿色有 256 个值，蓝色有 256 个值 (256 * 3 = 768)。

for i, value in enumerate(im.histogram()):
    print i, value

生产：

0 329
1 145
... (skipping some)
256 460
... (skipping some)
767 3953

我的问题是：这是否意味着有：
329 个像素，其值为 R = 0, G = 0, B = 0 和
145 个像素，其值为 R = 1, G = 0, B = 0 和
460 像素，其值为 R = 256, G = 1, B = 0 和
3953 个像素，其值为 R = 256, G = 256, B = 256 等。

我应该这样读取输出吗？

【问题讨论】：

鉴于文档中提到了关于订单的 Jack，我将生成 3 张独立的原色图片并查看直方图函数输出的内容。
谢谢，这听起来是个好主意。不过，看看订单的含义仍然很有趣。
我敢肯定，如果你想通过源代码工作，你可以建立实际的顺序，但有时最简单的方法是最好的。 BWT 当你弄明白后，把你的答案发回这里。
@PeterM：看起来数据是针对每个频道的，请参阅下面的 voithos 回答。

标签： python histogram pillow

【解决方案1】：

我还没有测试过，但从文档来看，措辞似乎表明直方图仅适用于每个通道（例如红色、绿色、蓝色）单独。

如果图像有多个波段，则所有波段的直方图都是串联（例如，“RGB”图像的直方图包含 768 个值）。

所以，不，你给出的例子并不正确。 768 values 只是256 * 3，这是可能的红色值的数量，加上可能的绿色值的数量，再加上可能的蓝色值的数量独立。它不代表红色、绿色和蓝色的所有可能组合，而是256 ^ 3 == 16777216。

据我所知，您的示例直方图值的解释应该是：

329  pixels with value of R = 0, G = ?, B = ? and
145  pixels with value of R = 1, G = ?, B = ? and
...
460  pixels with value of R = ?, G = 1, B = ? and
...
3953 pixels with value of R = ?, G = ?, B = 256

【讨论】：

谢谢，这是一个非常明确的答案。我将分别查看每种颜色。

【解决方案2】：

不，您不知道有多少像素（例如）R=0、G=0、B=0。这将需要一个包含大约 1600 万个条目的直方图。

你只知道有多少个 R=0，有多少个 G=0，有多少个 B=0，独立计算。

R=0 像素完全有可能拥有大量不同数量的 G 和 B。

【讨论】：

谢谢，我的主要数学不及格。 256 ^ 3 != 256 * 3

【解决方案3】：

如果模式为RGB打开图像，768均值为红灰名单[0-255 pix nums]+绿灰名单[0-255 pix nums]+蓝灰名单[0-255 pix nums]

im 是 RGB 的 Image 对象

在[59]中：x = reduce(lambda x,y:x+y,im.histogram())

在 [60] 中：x 出[60]：47191725

在 [61] 中：im.size 出 [61]: (4731, 3325)

在[62]中：4731*3325 出[62]：15730575

在[63]中：4731*3325*3 出[63]：47191725

在 [64] 中：

或其他方式：

r, g, b = im.split()

len(r.histogram()) = 256

len(g.histogram()) = 256

len(b.histogram()) = 256

【讨论】：