本文介紹了python OpenCV學(xué)習(xí)筆記實(shí)現(xiàn)二維直方圖，分享給大家，具體如下：

官方文檔 – https://docs.opencv.org/3.4.0/dd/d0d/tutorial_py_2d_histogram.html

在前一篇文章中，我們計(jì)算并繪制了一維的直方圖。它被稱為一維，因?yàn)槲覀冎豢紤]一個(gè)特性，即像素的灰度強(qiáng)度值。但是在二維直方圖中，你可以考慮兩個(gè)特征。通常它用于尋找顏色直方圖，其中兩個(gè)特征是每個(gè)像素的色調(diào)和飽和度值。
有一個(gè)python樣例(samples/python/color_histogram.py)，用于查找顏色直方圖。我們將嘗試?yán)斫馊绾蝿?chuàng)建這樣的彩色直方圖，它將有助于理解像直方圖反向投影這樣的更深入的主題。

OpenCV中的二維直方圖

它非常簡(jiǎn)單，并且使用相同的函數(shù)cv.calcHist()來計(jì)算。對(duì)于顏色直方圖，我們需要將圖像從BGR轉(zhuǎn)換為HSV。(記住，對(duì)于一維的直方圖，我們從BGR轉(zhuǎn)換為灰度)。對(duì)于2D直方圖，它的參數(shù)將被修改如下：

channels = [0，1]：因?yàn)槲覀冃枰瑫r(shí)處理H（色調(diào)Hue）和S（飽和度Saturation）。

bins = [180,256]：180對(duì)應(yīng)H，256對(duì)應(yīng)S。

range = [0,180,0,256]：色調(diào)值介于0到180之間，飽和度介于0到256之間。

import numpy as np
import cv2 as cv

img = cv.imread('home.jpg')
hsv = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2HSV)

hist = cv.calcHist([hsv], [0,1], None, [180,256], [0,180,0,256])

Numpy中的二維直方圖

Numpy同樣提供特有的函數(shù)，np.histogram2d()（記住，對(duì)于一維直方圖，用函數(shù)np.histogram()）

import numpy as np
import cv2 as cv
from matplotlib import pyplot as plt

img = cv.imread('home.jpg')
hsv = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2HSV)

hist, xbins, ybins = np.histogram2d(h.ravel(), s.ravel(), [180,256], [[0,180], [0,256]])

第一個(gè)參數(shù)是H平面，第二個(gè)是S平面，第三個(gè)是每個(gè)bins的數(shù)量，第四個(gè)是它們的范圍。

繪制二維直方圖

方法1：使用cv.imshow()

我們得到的結(jié)果是一個(gè)二維數(shù)組大小為180x256。因此，我們可以像往常一樣使用cv.imshow()函數(shù)來顯示它們。它將是一個(gè)灰度圖像，它不會(huì)告訴你什么顏色，除非你知道不同顏色的色調(diào)。

方法2：使用Matplotlib

我們可以使用matplotlib.pyplot.imshow()函數(shù)來繪制具有不同顏色映射的2D直方圖。它給我們提供了一個(gè)更好的關(guān)于不同像素密度的想法。但這也不能讓我們知道第一眼看到的是什么顏色，除非你知道不同顏色的色調(diào)。這很簡(jiǎn)單，也更好。

import numpy as np
import cv2 as cv
from matplotlib import pyplot as plt

img = cv.imread('home.jpg')
hsv = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2HSV)
hist = cv.calcHist([hsv], [0,1], None, [180,256], [0,180,0,256])

plt.imshow(hist, interpolation='nearest')
plt.show()

下面是輸入圖像和它的彩色直方圖圖。X軸表示S值（飽和度），Y軸表示色調(diào)。

在直方圖中，你可以看到H=100和S=200附近的一些高值。它對(duì)應(yīng)于天空的藍(lán)色。同樣，在H=25和S=100附近也可以看到另一個(gè)峰值。它對(duì)應(yīng)著宮殿的黃色。您可以使用像GIMP這樣的圖像編輯工具來驗(yàn)證它。

方法3：OpenCV sample style

在Opencv-Python2樣本中有一個(gè)用于顏色直方圖的示例代碼(samples/python/color_histogram.py)。如果您運(yùn)行代碼，您可以看到直方圖顯示相應(yīng)的顏色?；蛘吆?jiǎn)單地輸出一個(gè)顏色編碼的直方圖。它的結(jié)果非常好(盡管您需要添加一些額外的行)。
在這段代碼中，作者在HSV中創(chuàng)建了一個(gè)彩色地圖。然后將其轉(zhuǎn)換為BGR。生成的直方圖圖像與此顏色圖相乘。他還使用一些預(yù)處理步驟來移除小的孤立像素，從而形成一個(gè)良好的直方圖。

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