我只是尝试使用新的OpenCV Python接口( cv2 )绘制直方图。
下面是我尝试过的代码:
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。

然后我对代码做了一点修改。
ie将代码b,g,r = cv2.split(img)中的第6行更改为b,g,r = img[:,:,0], img[:,:,1], img[:,:,2] (因为它的工作速度略快于cv2.split)。
现在输出是不同的。下面是输出。

我从这两个代码中检查了b,g,r的值。他们是一样的。
差异在于cv2.calcHist的输出。hist_item的结果在两种情况下均有差异。
问题
这是怎么发生的?当输入相同时,为什么cv2.calcHist的结果是不同的?
编辑
我尝试了一种不同的密码。现在,我的第一段代码有了一个粗俗的版本。
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)输出与第一输出相同。

你可以在这里得到我的原始图像:zzz.jpg
谢谢。
发布于 2012-02-22 07:35:30
您应该复制数组:
b,g,r = img[:,:,0].copy(), img[:,:,1].copy(), img[:,:,2].copy()但是,由于calcHist()可以接受通道参数,所以不需要将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)https://stackoverflow.com/questions/9390592
复制相似问题