Python中的图像处理（第八章）Python直方图统计（2）

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_06.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
img = cv2.imread('yxz.png')

#转换为RGB图像
img_rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

#设置掩膜
mask = np.zeros(img.shape[:2], np.uint8)
mask[100:300, 100:300] = 255
masked_img = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)

#图像直方图计算
hist_full = cv2.calcHist([img], [0], None, [256], [0,256]) #通道[0]-灰度图

#图像直方图计算(含掩膜)
hist_mask = cv2.calcHist([img], [0], mask, [256], [0,256])

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, 'gray')
plt.axis('off')
plt.title("(a)原始图像")

#绘制掩膜
plt.subplot(222)
plt.imshow(mask, 'gray')
plt.axis('off')
plt.title("(b)掩膜")

#绘制掩膜设置后的图像
plt.subplot(223)
plt.imshow(masked_img, 'gray')
plt.axis('off')
plt.title("(c)图像掩膜处理")

#绘制直方图
plt.subplot(224)
plt.plot(hist_full)
plt.plot(hist_mask)
plt.title("(d)直方图曲线")
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.show()

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_06.py

没有报错，直接弹出图片，运行成功！

（2）新建一个chapter08_07.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
img = cv2.imread('lena.bmp')

#图像灰度转换
grayImage = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#获取图像高度和宽度
height = grayImage.shape[0]
width = grayImage.shape[1]
result = np.zeros((height, width), np.uint8)

#图像灰度上移变换 DB=DA+50
for i in range(height):
    for j in range(width):
        if (int(grayImage[i,j]+50) > 255):
            gray = 255
        else:
            gray = int(grayImage[i,j]+50)
            
        result[i,j] = np.uint8(gray)

#计算原图的直方图
hist = cv2.calcHist([img], [0], None, [256], [0,255])

#计算灰度变换的直方图
hist_res = cv2.calcHist([result], [0], None, [256], [0,255])

#原始图像
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.subplot(221), plt.imshow(img, 'gray'), plt.title("(a)"), plt.axis('off')

#绘制掩膜
plt.subplot(222), plt.plot(hist), plt.title("(b)"), plt.xlabel("x"), plt.ylabel("y")

#绘制掩膜设置后的图像
plt.subplot(223), plt.imshow(result, 'gray'), plt.title("(c)"), plt.axis('off')

#绘制直方图
plt.subplot(224), plt.plot(hist_res), plt.title("(d)"), plt.xlabel("x"), plt.ylabel("y")
plt.show()

保存.py文件输入以下命令，跑起工程

python chapter08_07.py

没有报错，直接弹出图片，运行成功！

（3）新建一个chapter08_08.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
img = cv2.imread('lena.bmp')

#图像灰度转换
grayImage = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#获取图像高度和宽度
height = grayImage.shape[0]
width = grayImage.shape[1]
result = np.zeros((height, width), np.uint8)

#图像对比度减弱变换 DB=DA×0.8
for i in range(height):
    for j in range(width):
        gray = int(grayImage[i,j]*0.8)
        result[i,j] = np.uint8(gray)

#计算原图的直方图
hist = cv2.calcHist([img], [0], None, [256], [0,255])

#计算灰度变换的直方图
hist_res = cv2.calcHist([result], [0], None, [256], [0,255])

#原始图像
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.subplot(221), plt.imshow(img, 'gray'), plt.title("(a)"), plt.axis('off')

#绘制掩膜
plt.subplot(222), plt.plot(hist), plt.title("(b)"), plt.xlabel("x"), plt.ylabel("y")

#绘制掩膜设置后的图像
plt.subplot(223), plt.imshow(result, 'gray'), plt.title("(c)"), plt.axis('off')

#绘制直方图
plt.subplot(224), plt.plot(hist_res), plt.title("(d)"), plt.xlabel("x"), plt.ylabel("y")
plt.show()

保存.py文件输入以下命令，跑起工程

python chapter08_08.py

没有报错，直接弹出图片，运行成功！

（4）新建一个chapter08_09.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
img = cv2.imread('lena.bmp')

#图像灰度转换
grayImage = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#获取图像高度和宽度
height = grayImage.shape[0]
width = grayImage.shape[1]
result = np.zeros((height, width), np.uint8)

#图像灰度反色变换 DB=255-DA
for i in range(height):
    for j in range(width):
        gray = 255 - grayImage[i,j]
        result[i,j] = np.uint8(gray)

#计算原图的直方图
hist = cv2.calcHist([img], [0], None, [256], [0,255])

#计算灰度变换的直方图
hist_res = cv2.calcHist([result], [0], None, [256], [0,255])

#原始图像
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.subplot(221), plt.imshow(img, 'gray'), plt.title("(a)"), plt.axis('off')

#绘制掩膜
plt.subplot(222), plt.plot(hist), plt.title("(b)"), plt.xlabel("x"), plt.ylabel("y")

#绘制掩膜设置后的图像
plt.subplot(223), plt.imshow(result, 'gray'), plt.title("(c)"), plt.axis('off')

#绘制直方图
plt.subplot(224), plt.plot(hist_res), plt.title("(d)"), plt.xlabel("x"), plt.ylabel("y")
plt.show()

保存.py文件输入以下命令，跑起工程

python chapter08_09.py

没有报错，直接弹出图片，运行成功！

（5）新建一个chapter08_10.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
img = cv2.imread('lena.bmp')

#图像灰度转换
grayImage = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#获取图像高度和宽度
height = grayImage.shape[0]
width = grayImage.shape[1]
result = np.zeros((height, width), np.uint8)

#图像灰度对数变换
for i in range(height):
    for j in range(width):
        gray = 42 * np.log(1.0 + grayImage[i,j])
        result[i,j] = np.uint8(gray)

#计算原图的直方图
hist = cv2.calcHist([img], [0], None, [256], [0,255])

#计算灰度变换的直方图
hist_res = cv2.calcHist([result], [0], None, [256], [0,255])

#原始图像
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.subplot(221), plt.imshow(img, 'gray'), plt.title("(a)"), plt.axis('off')

#绘制原始图像直方图
plt.subplot(222), plt.plot(hist), plt.title("(b)"), plt.xlabel("x"), plt.ylabel("y")

#灰度变换后的图像
plt.subplot(223), plt.imshow(result, 'gray'), plt.title("(c)"), plt.axis('off')

#灰度变换图像的直方图
plt.subplot(224), plt.plot(hist_res), plt.title("(d)"), plt.xlabel("x"), plt.ylabel("y")
plt.show()

保存.py文件输入以下命令，跑起工程

python chapter08_10.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库对图像各种变换（如上移变换，对比度变换，反色变换，对数变换等）后的图像，进行直方图统计后的对比等操作。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最后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，安利一下地址：ImageProcessing-Python（喜欢记得给个star哈！）