Python中的图像处理（第八章）Python直方图统计（1）
- 前言
- 一. Python准备
- 二. Python仿真
- 三. 小结
前言
随着人工智能研究的不断兴起，Python的应用也在不断上升，由于Python语言的简洁性、易读性以及可扩展性，特别是在开源工具和深度学习方向中各种神经网络的应用，使得Python已经成为最受欢迎的程序设计语言之一。由于完全开源，加上简单易学、易读、易维护、以及其可移植性、解释性、可扩展性、可扩充性、可嵌入性：丰富的库等等，自己在学习与工作中也时常接触到Python，这个系列文章的话主要就是介绍一些在Python中常用一些例程进行仿真演示！
本系列文章主要参考杨秀章老师分享的代码资源，杨老师博客主页是Eastmount，杨老师兴趣广泛，不愧是令人膜拜的大佬，他过成了我理想中的样子，希望以后有机会可以向他请教学习交流。
因为自己是做图像语音出身的，所以结合《Python中的图像处理》，学习一下Python，OpenCV已经在Python上进行了多个版本的维护，所以相比VS，Python的环境配置相对简单，缺什么库直接安装即可。本系列文章例程都是基于Python3.8的环境下进行，所以大家在进行借鉴的时候建议最好在3.8.0版本以上进行仿真。本文继续来对本书第八章的前5个例程进行介绍。
一. Python准备
如何确定自己安装好了python
win+R输入cmd进入命令行程序
点击“确定”
输入：python，回车
看到Python相关的版本信息，说明Python安装成功。
二. Python仿真
（1）新建一个chapter08_01.py文件，输入以下代码，图片也放在与.py文件同级文件夹下
# -*- coding: utf-8 -*-
# By:Eastmount CSDN 2021-02-05
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#读取图像
src = cv2.imread('lena.bmp')
#绘制直方图
#plt.hist(src.ravel(), 256)
plt.hist(src.ravel(), bins=256, density=1, facecolor='green', alpha=0.75)
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.show()
#显示原始图像
cv2.imshow("src", src)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()保存.py文件
输入eixt()退出python，输入命令行进入工程文件目录
输入以下命令，跑起工程
python chapter08_01.py
没有报错，直接弹出图片，运行成功！
（2）新建一个chapter08_02.py文件，输入以下代码，图片也放在与.py文件同级文件夹下
#coding:utf-8
# By:Eastmount CSDN 2021-02-05
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#读取图像
src = cv2.imread('Lena.png')
#获取BGR三个通道的像素值
b, g, r = cv2.split(src)
print(r,g,b)
#绘制直方图
plt.figure("Lena")
#蓝色分量
plt.hist(b.ravel(), bins=256, density=1, facecolor='b', edgecolor='b', alpha=0.75)
#绿色分量
plt.hist(g.ravel(), bins=256, density=1, facecolor='g', edgecolor='g', alpha=0.75)
#红色分量
plt.hist(r.ravel(), bins=256, density=1, facecolor='r', edgecolor='r', alpha=0.75)
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.show()
#显示原始图像
cv2.imshow("src", src)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()保存.py文件输入以下命令，跑起工程
python chapter08_02.py
没有报错，直接输出数据，弹出图片，运行成功！
（3）新建一个chapter08_03.py文件，输入以下代码，图片也放在与.py文件同级文件夹下
#coding:utf-8
# By:Eastmount CSDN 2021-02-05
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
#读取图像
src = cv2.imread('Lena.png')
#转换为RGB图像
img_rgb = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2RGB)
#获取BGR三个通道的像素值
b, g, r = cv2.split(src)
print(r,g,b)
plt.figure(figsize=(8, 6))
#设置字体
matplotlib.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
#原始图像
plt.subplot(221)
plt.imshow(img_rgb)
plt.axis('off')
plt.title("(a)原图像")
#绘制蓝色分量直方图
plt.subplot(222)
plt.hist(b.ravel(), bins=256, density=1, facecolor='b', edgecolor='b', alpha=0.75)
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.title("(b)蓝色分量直方图")
#绘制绿色分量直方图
plt.subplot(223)
plt.hist(g.ravel(), bins=256, density=1, facecolor='g', edgecolor='g', alpha=0.75)
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.title("(c)绿色分量直方图")
#绘制红色分量直方图
plt.subplot(224)
plt.hist(r.ravel(), bins=256, density=1, facecolor='r', edgecolor='r', alpha=0.75)
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.title("(d)红色分量直方图")
plt.show()保存.py文件输入以下命令，跑起工程
python chapter08_03.py
没有报错，直接打印数据，弹出图片，运行成功！
（4）新建一个chapter08_04.py文件，输入以下代码，图片也放在与.py文件同级文件夹下
#encoding:utf-8
#By:Eastmount CSDN 2021-02-05
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
#读取图像
src = cv2.imread('lena.bmp')
#计算256灰度级的图像直方图
hist = cv2.calcHist([src], [0], None, [256], [0,255])
#输出直方图大小、形状、数量
print(hist.size)
print(hist.shape)
print(hist)
#设置字体
matplotlib.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
#显示原始图像和绘制的直方图
plt.subplot(121)
plt.imshow(src, 'gray')
plt.axis('off')
plt.title("(a)Lena灰度图像")
plt.subplot(122)
plt.plot(hist, color='r')
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.title("(b)直方图曲线")
plt.show()保存.py文件输入以下命令，跑起工程
python chapter08_04.py
没有报错，直接打印数据，弹出图片，运行成功！
（5）新建一个chapter08_05.py文件，输入以下代码，图片也放在与.py文件同级文件夹下
#encoding:utf-8
#By:Eastmount CSDN 2021-02-05
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
#读取图像
src = cv2.imread('Lena.png')
#转换为RGB图像
img_rgb = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2RGB)
#计算直方图
histb = cv2.calcHist([src], [0], None, [256], [0,255])
histg = cv2.calcHist([src], [1], None, [256], [0,255])
histr = cv2.calcHist([src], [2], None, [256], [0,255])
#设置字体
matplotlib.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
#显示原始图像和绘制的直方图
plt.subplot(121)
plt.imshow(img_rgb, 'gray')
plt.axis('off')
plt.title("(a)Lena原始图像")
plt.subplot(122)
plt.plot(histb, color='b')
plt.plot(histg, color='g')
plt.plot(histr, color='r')
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.title("(b)直方图曲线")
plt.show()保存.py文件输入以下命令，跑起工程
python chapter08_05.py
没有报错，直接弹出图片，运行成功！
三. 小结
本文主要介绍在Python中调用OpenCV库对图像进行直方图统计等操作。由于本书的介绍比较系统全面，所以会出一个系列文章进行全系列仿真实现，下一篇文章将继续介绍第八章节的5例仿真实例，感兴趣的还是建议去原书第八章深入学习理解。每天学一个Python小知识，大家一起来学习进步阿！
本系列示例主要参考杨老师GitHub源码
