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Histograms - 3 : 2D Histograms
我們已經計算并繪制了一維直方圖，因為我們只考慮一個特征，即像素的灰度強度值.但在二維直方圖中，需要考慮兩個特征，通常，它用于查找顏色直方圖，其中兩個要素是每個像素的色調和飽和度值.
OpenCV中的2D直方圖
使用函數cv.calcHist（）, 對于顏色直方圖，我們需要將圖像從BGR轉換為HSV。 （請記住，對于1D直方圖，我們從BGR轉換為灰度）。對于2D直方圖，其參數將修改如下:
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv2.imread('img.jpg')
hsv = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV)
hist = cv2.calcHist([hsv], [0, 1], None, [180, 256], [0, 180, 0, 256])
Numpy中的2D直方圖
np.histogram2d（）. （注意，對于1D直方圖，我們使用np.histogram（））
第一個參數是H平面，第二個是S平面，第三個是每個bins的數量，第四個是它們的范圍
繪制2D直方圖
方法 - 1：使用cv.imshow（）
我們得到的結果是一個大小為180x256的二維數組. 因此我們可以像使用cv.imshow（）函數一樣正常顯示它們. 它將是一個灰度圖像，它不會告訴你什么顏色，除非你知道不同顏色的色調.
方法-2：使用Matplotlib
我們可以使用matplotlib.pyplot.imshow（）函數繪制具有不同顏色圖的2D直方圖. 它讓我們更好地了解不同的像素密度, 但是，除非你知道不同顏色的色調值，否則這也不會讓我們知道第一眼看到的是什么顏色. 它簡單而且更好.
代碼：
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv2.imread('img6.png')
hsv = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV)
hist = cv2.calcHist([hsv], [0,1], None, [180,256], [0,180,0,256])
plt.imshow(hist, interpolation='nearest')
plt.show()
在直方圖中，你可以看到H=100和S=200附近的一些高值,它對應于天空的藍色.同樣，在H=25和S=100附近也可以看到另一個峰值,它對應著宮殿的黃色.
方法-3：OpenCV樣本風格
在Opencv-Python2樣本中有一個用于顏色直方圖的示例代碼(samples/python/color_histogram.py).如果您運行代碼，您可以看到直方圖顯示相應的顏色,或者簡單地輸出一個顏色編碼的直方圖.它的結果非常好(盡管您需要添加一些額外的行).
在這段代碼中，作者在HSV中創建了一個彩色地圖,然后將其轉換為BGR,生成的直方圖圖像與此顏色圖相乘,他還使用一些預處理步驟來移除小的孤立像素，從而形成一個良好的直方圖.
以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持億速云。
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