【第21节】2D直方图

目标

        本节我们会学习如何绘制2D直方图，我们会在下一节中使用它。

1、介绍

        在前面的部分我们介绍了如何绘制一维直方图，之所以称为一维，是因为我们只考虑了图像的一个特征:灰度值。但是在2D直方图中我们就要考虑两个图像特征。对于彩色图像的直方图通常情况下我们需要考虑每个的颜色( Hue )和饱和度( Saturation )。 根据这两个特征绘制2D直方图。

2、OpenCV中2D直方图

        使用函数CV2.calcHist(来计算直方图既简单又方便。如果要绘制颜色直方图的话，我们首先需要将图像的颜色空间从BGR转换到HSV。(记住，计算一维直方图，要从BGR转换到HSV )。计算2D直方图，函数的参数要做如下修改:

• channels=[0, 1] 因为我们需要同时处理H和S两个通道。

• bins=[180，256]H通道为180, S通道为256。

• range=[0, 180，0, 256]H的取值范围在0到180，S的取值范围在0到256。

代码如下:

这就搞定了，简单吧。

3、Numpy中2D直方图

        Numpy同样提供了绘制2D直方图的函数：np.histogram2d()。前面绘制1D直方图时我们使用的是 np.histogram()。

        第一个参数是H通道，第二个参数是S通道，第三个参数是bins的数

目，第四个参数是数值范围。现在我们要看看如何绘制颜色直方图。

4、绘制直方图

        方法1:使用CV2.imshow()我们得 到结果是一个180x256的两维数组。所以我们可以使用函数CV2.imshow()来显示它。但是这是一个灰度图，除非我们知道不同颜色H通道的值，否则我们根本就不知道那到底代表什么颜色。

        方法2 :使用Matplotlib()我们还可以使用函数 matplotlib. pyplot.imshow()来绘制2D直方图，再搭配上不同的颜色图( color_ map )。这样我们会对每个点所代表的数值大小有一个更直观的认识。但是跟前面的问题一样，你还是不知道那个数代表的颜色到底是什么。虽然如此，我还是更喜欢这个方法，它既简单又好用。

注意：在使用这个函数时，要记住设置插值参数为 nearest。

代码如下：

显示如下，X 轴显示 S 值，Y 轴显示 H 值：

1）在直方图中可以看到，在H=20,S=50附近有比较高的值，这部分与白云相对应；

2）在H=100,S=130附近有比较高的值，这部分与蓝天对应

3）在H=100,S=130附近有比较高的值，这部分与枯黄大地相对应