我是计算机视觉和图像处理的新手,无论如何,我正在尝试计算图像y_channel的直方图,该直方图先前已被cv2.GaussianBlur模糊并从BGR转换为YCr-cb颜色空间。然而,最终的结果并不是我所期待的,它似乎没有典型的高斯分布外观。以下是我的图片和情节。
这是代码段。
cv2.imwrite("/home/carlo/face.png", roi2)
img = cv2.imread('/home/carlo/face.png')
yuma = cv2.split(img)[0]
Hist = yuma.flatten().tolist()
grayscales = np.unique(Hist)
frequencies = [Hist.count(x) for x in grayscales]
plt.figure()
plt.bar(grayscales,frequencies,color='g',edgecolor='k')
plt.show()
谁能说出我做错了什么? 感谢
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正如@tcaswell向我建议的那样,这实际上是一个明亮的照明问题。在不同条件下,Y直方图看起来很像高斯直方图。