在图像上应用二维彩色直方图

Question

我试图获取某些图像的2D直方图值，但我真的迷失了它。如果我没错，我可以使用np.histogram2d()中的numpy来做到这一点。

我正在尝试的是

def hist2d(img, bins):
     b_channel, g_channel, r_channel    = img[:, :, 0], img[:, :, 1], img[:, :, 2]
     channels = [b_channel, g_channel, r_channel]

     c1 = np.histogram2d(b_channel,g_channel, bins=bins_per_hist)
     c2 = np.histogram2d(g_channel,r_channel, bins=bins_per_hist)
     c3 = np.histogram2d(r_channel,b_channel, bins=bins_per_hist)

     # Finally concatenate results
     # np.concatenate()

    return result

我的想法是

• 将图像分成3个通道。
• 获取3d直方图2d。
• 返回3个归一化2D直方图的串联的numpy数组：B / G，B / R和G / R。

您认为这个主意正确吗？我该如何使用np.histogram2d()函数？我不明白如何传递垃圾箱值。 documentation说出2个值的列表，但是什么值呢？我只有一个。

注意：我正在用numpy来做，但是也许另一个选择是openCV。

非常感谢！我敢肯定它很简单，但我也想学习！

Answer 1

在Python / OpenCV中更容易。

输入：

import cv2

# read image
img = cv2.imread('mandril3.jpg')

# calculate 2D histograms for pairs of channels: BG, GR, RB
histBG = cv2.calcHist([img], [0, 1], None, [256, 256], [0, 256, 0, 256])
histGR = cv2.calcHist([img], [1, 2], None, [256, 256], [0, 256, 0, 256])
histRB = cv2.calcHist([img], [2, 0], None, [256, 256], [0, 256, 0, 256])

# merge 3 single channel historgrams into one color histogram
hist = cv2.merge([histBG,histGR,histRB])

# view results
cv2.imshow("hist", hist)
cv2.waitKey(0)

# save result
# result is float and counts need to be scale to range 0 to 255
hist_scaled = cv2.normalize(hist, None, alpha=0, beta=255, norm_type=cv2.NORM_MINMAX, dtype=cv2.CV_8U)
cv2.imwrite('mandril3_histogram.png', hist_scaled)

彩色直方图：