Python: numpy.histogram绘图

Question

我想测量16位图像中的像素强度。因此，我做了一个数值直方图，显示像素的数量相对于灰度值从0到65535 (16位)。我这样做了

hist= numpy.histogram(grayscaleimage.ravel(), 65536, [0, 65536])

之后，我用(这意味着每个像素的像素数*像素值的总和)来测量图像的整体强度：

Intensity = 0
for i in range(len(hist[0])):
    Intensity += hist[0][i]*hist[1][i]
print(Intesity)

现在我想看看我的直方图。我不知道如何绘制hist，尽管我有我需要的值。有人能帮我一下吗？

Answer 1

您可以直接使用matplotlib来执行以下操作：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.hist(grayscaleimage.ravel(), bins=np.linspace(0, 65536, 1000))
plt.show()   

或者像您已经做的那样使用numpy并绘制条形图。但是，您必须自己正确设置条形图的宽度，并跳过最后一个柱状图条目，使其具有与直方图相同的尺寸：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

hist, bin_edges = np.histogram(grayscaleimage.ravel(), bins = np.linspace(0, 65536, 1000))
plt.bar(bin_edges[:-1], hist, width=65536./1000)
plt.show()

我这里只用了1000个垃圾桶，但你也可以选择更多，这取决于你的图像的大小。

PS:如果你想要总强度，你不需要迭代所有的盒子。只需将图像np.sum(grayscaleimage)中的所有像素值相加，就可以得到更准确的结果。