




版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
第Python圖像運(yùn)算之圖像掩膜直方圖和HS直方圖詳解目錄一.圖像掩膜直方圖二.圖像HS直方圖三.直方圖判斷白天黑夜四.總結(jié)
一.圖像掩膜直方圖
如果要統(tǒng)計(jì)圖像的某一部分直方圖,就需要使用掩碼(蒙板)來進(jìn)行計(jì)算。假設(shè)將要統(tǒng)計(jì)的部分設(shè)置為白色,其余部分設(shè)置為黑色,然后使用該掩膜進(jìn)行直方圖繪制,其完整代碼如下所示。
#-*-coding:utf-8-*-
#By:Eastmount
importcv2
importnumpyasnp
importmatplotlib.pyplotasplt
importmatplotlib
#讀取圖像
img=cv2.imread('luo.png')
#轉(zhuǎn)換為RGB圖像
img_rgb=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)
#設(shè)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)
#圖像直方圖計(jì)算
hist_full=cv2.calcHist([img],[0],None,[256],[0,256])#通道[0]-灰度圖
#圖像直方圖計(jì)算(含掩膜)
hist_mask=cv2.calcHist([img],[0],mask,[256],[0,256])
plt.figure(figsize=(8,6))
#設(shè)置字體
matplotlib.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
#原始圖像
plt.subplot(221)
plt.imshow(img_rgb,'gray')
plt.axis('off')
plt.title("(a)原始圖像")
#繪制掩膜
plt.subplot(222)
plt.imshow(mask,'gray')
plt.axis('off')
plt.title("(b)掩膜")
#繪制掩膜設(shè)置后的圖像
plt.subplot(223)
plt.imshow(masked_img,'gray')
plt.axis('off')
plt.title("(c)圖像掩膜處理")
#繪制直方圖
plt.subplot(224)
plt.plot(hist_full)
plt.plot(hist_mask)
plt.title("(d)直方圖曲線")
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.show()
其運(yùn)行結(jié)果如圖1所示,它使用了一個(gè)200200像素的掩膜進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。其中圖1(a)表示原始圖像,圖1(b)表示200200像素的掩膜,圖1表示原始圖像進(jìn)行掩膜處理,圖1(d)表示直方圖曲線,藍(lán)色曲線為原始圖像的灰度值直方圖分布情況,綠色波動(dòng)更小的曲線為掩膜直方圖曲線。
二.圖像HS直方圖
為了刻畫圖像中顏色的直觀特性,常常需要分析圖像的HSV空間下的直方圖特性。HSV空間是由色調(diào)(Hue)、飽和度(Saturation)、以及亮度(Value)構(gòu)成,因此在進(jìn)行直方圖計(jì)算時(shí),需要先將源RGB圖像轉(zhuǎn)化為HSV顏色空間圖像,然后將對應(yīng)的H和S通道進(jìn)行單元?jiǎng)澐郑倨涠S空間上計(jì)算相對應(yīng)直方圖,再計(jì)算直方圖空間上的最大值并歸一化繪制相應(yīng)的直方圖信息,從而形成色調(diào)-飽和度直方圖(或H-S直方圖)。該直方圖通常應(yīng)用在目標(biāo)檢測、特征分析以及目標(biāo)特征跟蹤等場景[1-2]。
由于H和S分量與人感受顏色的方式是緊密相連,V分量與圖像的彩色信息無關(guān),這些特點(diǎn)使得HSV模型非常適合于借助人的視覺系統(tǒng)來感知彩色特性的圖像處理算法。
下面的代碼是具體的實(shí)現(xiàn)代碼,使用matplotlib.pyplot庫中的imshow()函數(shù)來繪制具有不同顏色映射的2D直方圖。
#-*-coding:utf-8-*-
#By:Eastmount
importcv2
importnumpyasnp
importmatplotlib.pyplotasplt
#讀取圖像
img=cv2.imread('luo.png')
#轉(zhuǎn)換為RGB圖像
img_rgb=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)
#圖像HSV轉(zhuǎn)換
hsv=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV)
#計(jì)算H-S直方圖
hist=cv2.calcHist(hsv,[0,1],None,[180,256],[0,180,0,256])
#原始圖像
plt.figure(figsize=(8,6))
plt.subplot(121),plt.imshow(img_rgb,'gray'),plt.title("(a)"),plt.axis('off')
#繪制H-S直方圖
plt.subplot(122),plt.imshow(hist,interpolation='nearest'),plt.title("(b)")
plt.xlabel("x"),plt.ylabel("y")
plt.show()
圖2(a)表示原始輸入圖像,圖2(b)是原圖像對應(yīng)的彩色直方圖,其中X軸表示飽和度(S),Y軸表示色調(diào)(H)。在直方圖中,可以看到H=140和S=130附近的一些高值,它對應(yīng)于艷麗的色調(diào)。
三.直方圖判斷白天黑夜
接著講述一個(gè)應(yīng)用直方圖的案例,通過直方圖來判斷一幅圖像是黑夜或白天。常見的方法是通過計(jì)算圖像的灰度平均值、灰度中值或灰度標(biāo)準(zhǔn)差,再與自定義的閾值進(jìn)行對比,從而判斷是黑夜還是白天[3-4]。
灰度平均值:該值等于圖像中所有像素灰度值之和除以圖像的像素個(gè)數(shù)。
灰度中值:對圖像中所有像素灰度值進(jìn)行排序,然后獲取所有像素最中間的值,即為灰度中值。
灰度標(biāo)準(zhǔn)差:又常稱均方差,是離均差平方的算術(shù)平均數(shù)的平方根。標(biāo)準(zhǔn)差能反映一個(gè)數(shù)據(jù)集的離散程度,是總體各單位標(biāo)準(zhǔn)值與其平均數(shù)離差平方的算術(shù)平均數(shù)的平方根。如果一幅圖看起來灰蒙蒙的,那灰度標(biāo)準(zhǔn)差就??;如果一幅圖看起來很鮮艷,那對比度就很大,標(biāo)準(zhǔn)差也大。
下面的代碼是計(jì)算灰度Lena圖的灰度平均值、灰度中值和灰度標(biāo)準(zhǔn)差。
#-*-coding:utf-8-*-
#By:Eastmount
importcv2
importnumpyasnp
importmatplotlib.pyplotasplt
#函數(shù):獲取圖像的灰度平均值
deffun_mean(img,height,width):
sum_img=0
foriinrange(height):
forjinrange(width):
sum_img=sum_img+int(img[i,j])
mean=sum_img/(height*width)
returnmean
#函數(shù):獲取中位數(shù)
deffun_median(data):
length=len(data)
data.sort()
if(length%2)==1:
z=length//2
y=data[z]
else:
y=(int(data[length//2])+int(data[length//2-1]))/2
returny
#讀取圖像
img=cv2.imread('lena-hd.png')
#圖像灰度轉(zhuǎn)換
grayImage=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#獲取圖像高度和寬度
height=grayImage.shape[0]
width=grayImage.shape[1]
#計(jì)算圖像的灰度平均值
mean=fun_mean(grayImage,height,width)
print("灰度平均值:",mean)
#計(jì)算圖像的灰度中位數(shù)
value=grayImage.ravel()#獲取所有像素值
median=fun_median(value)
print("灰度中值:",median)
#計(jì)算圖像的灰度標(biāo)準(zhǔn)差
std=np.std(value,ddof=1)
print("灰度標(biāo)準(zhǔn)差",std)
其運(yùn)行結(jié)果如圖3所示,圖3(a)為原始圖像,圖3(b)為處理結(jié)果。其灰度平均值為123,灰度中值為129,灰度標(biāo)準(zhǔn)差為48.39。
下面講解另一種用來判斷圖像是白天還是黑夜的方法,其基本步驟如下:
(1)讀取原始圖像,轉(zhuǎn)換為灰度圖,并獲取圖像的所有像素值;
(2)設(shè)置灰度閾值并計(jì)算該閾值以下的像素個(gè)數(shù)。比如像素的閾值設(shè)置為50,統(tǒng)計(jì)低于50的像素值個(gè)數(shù);
(3)設(shè)置比例參數(shù),對比該參數(shù)與低于該閾值的像素占比,如果低于參數(shù)則預(yù)測為白天,高于參數(shù)則預(yù)測為黑夜。比如該參數(shù)設(shè)置為0.8,像素的灰度值低于閾值50的個(gè)數(shù)占整幅圖像所有像素個(gè)數(shù)的90%,則認(rèn)為該圖像偏暗,故預(yù)測為黑夜;否則預(yù)測為白天。
具體實(shí)現(xiàn)的代碼如下所示。
#-*-coding:utf-8-*-
#By:Eastmount
importcv2
importnumpyasnp
importmatplotlib.pyplotasplt
#函數(shù):判斷黑夜或白天
deffunc_judge(img):
#獲取圖像高度和寬度
height=grayImage.shape[0]
width=grayImage.shape[1]
piexs_sum=height*width
dark_sum=0#偏暗像素個(gè)數(shù)
dark_prop=0#偏暗像素所占比例
foriinrange(height):
forjinrange(width):
ifimg[i,j]50:#閾值為50
dark_sum+=1
#計(jì)算比例
print(dark_sum)
print(piexs_sum)
dark_prop=dark_sum*1.0/piexs_sum
ifdark_prop=0.8:
print("Thispictureisdark!",dark_prop)
else:
print("Thispictureisbright!",dark_prop)
#讀取圖像
img=cv2.imread('day.png')
#轉(zhuǎn)換為RGB圖像
img_rgb=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)
#圖像灰度轉(zhuǎn)換
grayImage=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#計(jì)算256灰度級(jí)的圖像直方圖
hist=cv2.calcHist([grayImage],[0],None,[256],[0,255])
#判斷黑夜或白天
func_judge(grayImage)
#顯示原始圖像和繪制的直方圖
plt.subplot(121),plt.imshow(img_rgb,'gray'),plt.axis('off'),plt.title("(a)")
plt.subplot(122),plt.plot(hist,color='r'),plt.xlabel("x"),plt.ylabel("y"),plt.title("(b)")
plt.show()
第一張測試圖輸出的結(jié)果如圖4所示,其中圖4(a)為原始圖像,圖4(b)為對應(yīng)直方圖曲線。
最終輸出結(jié)果為(Thispictureisbright!,0.010082704388303882),該預(yù)測為白天。
第二張測試圖輸出的結(jié)果如圖6
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 智慧城市環(huán)保監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)布局與可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略
- 抖音商戶廣告投放效果評估制度
- 全球鈾礦資源分布優(yōu)化與核能產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新研究報(bào)告
- 公交優(yōu)先戰(zhàn)略2025年城市交通擁堵治理的路徑優(yōu)化與建議報(bào)告
- CDA-IN-4-生命科學(xué)試劑-MCE
- 廣東科貿(mào)職業(yè)學(xué)院《科學(xué)社會(huì)學(xué)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷
- 陜西電子信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院《精神健康》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷
- 湖北省恩施州利川市謀道鎮(zhèn)蘇馬蕩教育集團(tuán)2024年九上化學(xué)期末綜合測試試題含解析
- 鶴壁能源化工職業(yè)學(xué)院《影像進(jìn)階設(shè)計(jì)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷
- 黑龍江三江美術(shù)職業(yè)學(xué)院《兒童生理與衛(wèi)生學(xué)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷
- 福建省南平市2022-2023學(xué)年高二下學(xué)期期末生物試題(解析版)
- 英語初一升初二銜接
- 翰威特任職資格撰寫培訓(xùn)材料
- 物業(yè)工程部半年工作總結(jié)PPT模板下載
- 物資設(shè)備詢價(jià)匯總表
- GB/T 24186-2022工程機(jī)械用高強(qiáng)度耐磨鋼板和鋼帶
- 勞動(dòng)合同(通用版)
- 英語口語 購物課件
- 膀胱鏡檢查記錄
- DBJ50-112-2016 現(xiàn)澆混凝土橋梁梁柱式模板支撐架安全技術(shù)規(guī)范
- 汽車維修安全生產(chǎn)管理制度大全
評論
0/150
提交評論