Question

我在Python中使用numpy数组使用open cv制作直方图。代码如下：

#finding histogram of an image

import numpy as np
import cv2

img = cv2.imread("cr7.jpg")
gry_img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
a=np.zeros((1,256),dtype=np.uint8)

#finding how many times a particular pixel intensity repeats
for x in range (0,183): #size of gray_img is (184,275)
    for y in range (0,274):
        g=gry_ img[x,y]
        a[g]=a[g]+1

print(a)

错误如下：

IndexError：索引150超出轴0的大小为1

Answer 1

由于您还没有提供图像，因此只能猜测您的图像尺寸似乎已经出错了。或者，问题完全在于结果数组a的形状。

您拥有的代码相当脆弱，这是一种更清晰的图像交互方式。我使用opencv数据目录中的图像：aero1.jpg。这里的代码解决了上面列出的潜在问题，无论是哪一个：

fname = 'aero1.jpg'
im = cv2.imread(fname)
gry_img = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

gry_img.shape
>>> (480, 640)
# note that the image is 640pix wide by 480 tall; 
# the numpy array shows the number of rows first.
# rows are in y / columns are in x

# NOTE the results array `a` need only be 1-dimensional, not 2d (1x256)
a=np.zeros((256, ), dtype=np.uint8)

# iterating over all pixels, whatever the shape of the image.
height, width = gry_img.shape
for x in xrange(width):
    for y in xrange(height):
        g = gry_img[y, x] # NOTE y, x not x, y
        a[g] += 1

但是请注意，你也可以使用numpy函数np.histogram（docs）轻松实现这一点，并小心处理bin边缘。

histb, bin_edges = np.histogram(gry_img.reshape(-1), bins=xrange(0, 257)) 
# check that we arrived at the same result as iterating manually:
(a == histb).all() 
>>> True

索引150超出axis0的范围，大小为1

1 个答案: