Python图像运算之图像灰度直方图对比详解

更新时间：2022年08月12日 10:30:49 作者：Eastmount

本篇文章将结合直方图分别对比图像灰度变换前后的变化，方便大家更清晰地理解灰度变换和阈值变换，文中的示例代码讲解详细，需要的可以参考一下

一.灰度增强直方图对比

图像灰度上移变换使用的表达式为：

DB=DA+50

该算法将实现图像灰度值的上移，从而提升图像的亮度，结合直方图对比的实现代码如下所示。

# -*- coding: utf-8 -*-
# By：Eastmount
import cv2  
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#读取图像
img = cv2.imread('lena-hd.png')

#图像灰度转换
grayImage = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#获取图像高度和宽度
height = grayImage.shape[0]
width = grayImage.shape[1]
result = np.zeros((height, width), np.uint8)

#图像灰度上移变换 DB=DA+50
for i in range(height):
    for j in range(width):
        if (int(grayImage[i,j]+50) > 255):
            gray = 255
        else:
            gray = int(grayImage[i,j]+50)
        result[i,j] = np.uint8(gray)

#计算原图的直方图
hist = cv2.calcHist([img], [0], None, [256], [0,255])

#计算灰度变换的直方图
hist_res = cv2.calcHist([result], [0], None, [256], [0,255])

#原始图像
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.subplot(221), plt.imshow(img, 'gray'), plt.title("(a)"), plt.axis('off')

#绘制掩膜
plt.subplot(222), plt.plot(hist), plt.title("(b)"), plt.xlabel("x"), plt.ylabel("y")

#绘制掩膜设置后的图像
plt.subplot(223), plt.imshow(result, 'gray'), plt.title("(c)"), plt.axis('off')

#绘制直方图
plt.subplot(224), plt.plot(hist_res), plt.title("(d)"), plt.xlabel("x"), plt.ylabel("y")
plt.show()

其运行结果如图1所示，其中（a）表示原始图像，（b）表示对应的灰度直方图，（c）表示灰度上移后的图像，（d）是对应的直方图。对比发现，图1（d）比图1（b）的灰度级整体高了50，曲线整体向右平移了50个单位。

二.灰度减弱直方图对比

该算法将减弱图像的对比度，使用的表达式为：

DB=DA×0.8

Python结合直方图实现灰度对比度减弱的代码如下所示。

# -*- coding: utf-8 -*-
# By：Eastmount
import cv2  
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#读取图像
img = cv2.imread('lena-hd.png')

#图像灰度转换
grayImage = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#获取图像高度和宽度
height = grayImage.shape[0]
width = grayImage.shape[1]
result = np.zeros((height, width), np.uint8)

#图像对比度减弱变换 DB=DA×0.8
for i in range(height):
    for j in range(width):
        gray = int(grayImage[i,j]*0.8)
        result[i,j] = np.uint8(gray)

#计算原图的直方图
hist = cv2.calcHist([img], [0], None, [256], [0,255])

#计算灰度变换的直方图
hist_res = cv2.calcHist([result], [0], None, [256], [0,255])

#原始图像
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.subplot(221), plt.imshow(img, 'gray'), plt.title("(a)"), plt.axis('off')

#绘制掩膜
plt.subplot(222), plt.plot(hist), plt.title("(b)"), plt.xlabel("x"), plt.ylabel("y")

#绘制掩膜设置后的图像
plt.subplot(223), plt.imshow(result, 'gray'), plt.title("(c)"), plt.axis('off')

#绘制直方图
plt.subplot(224), plt.plot(hist_res), plt.title("(d)"), plt.xlabel("x"), plt.ylabel("y")
plt.show()

其运行结果如图2所示，其中（a）和（b）表示原始图像和对应的灰度直方图，（c）和（d）表示灰度减弱或对比度缩小的图像及对应的直方图。图2（d）比图2（b）的灰度级整体缩小了0.8倍，绘制的曲线更加密集。

三.图像反色直方图对比

该算法将图像的颜色反色，对原图像的像素值进行反转，即黑色变为白色，白色变为黑色，使用的表达式为：

DB=255-DA

实现代码如下所示。

# -*- coding: utf-8 -*-
# By：Eastmount
import cv2  
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#读取图像
img = cv2.imread('lena-hd.png')

#图像灰度转换
grayImage = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#获取图像高度和宽度
height = grayImage.shape[0]
width = grayImage.shape[1]
result = np.zeros((height, width), np.uint8)

#图像灰度反色变换 DB=255-DA
for i in range(height):
    for j in range(width):
        gray = 255 - grayImage[i,j]
        result[i,j] = np.uint8(gray)

#计算原图的直方图
hist = cv2.calcHist([img], [0], None, [256], [0,255])

#计算灰度变换的直方图
hist_res = cv2.calcHist([result], [0], None, [256], [0,255])

#原始图像
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.subplot(221), plt.imshow(img, 'gray'), plt.title("(a)"), plt.axis('off')

#绘制掩膜
plt.subplot(222), plt.plot(hist), plt.title("(b)"), plt.xlabel("x"), plt.ylabel("y")

#绘制掩膜设置后的图像
plt.subplot(223), plt.imshow(result, 'gray'), plt.title("(c)"), plt.axis('off')

#绘制直方图
plt.subplot(224), plt.plot(hist_res), plt.title("(d)"), plt.xlabel("x"), plt.ylabel("y")
plt.show()

其运行结果如图3所示，其中（a）和（b）表示原始图像和对应的灰度直方图，（c）和（d）表示灰度反色变换图像及对应的直方图。图3（d）与图3（b）是反相对称的，整个灰度值满足DB=255-DA表达式。

四.图像对数变换直方图对比

该算法将增加低灰度区域的对比度，从而增强暗部的细节，使用的表达式为：

下面代码实现了图像灰度的对数变换及直方图对比。

# -*- coding: utf-8 -*-
# By：Eastmount
import cv2  
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#读取图像
img = cv2.imread('lena-hd.png')

#图像灰度转换
grayImage = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#获取图像高度和宽度
height = grayImage.shape[0]
width = grayImage.shape[1]
result = np.zeros((height, width), np.uint8)

#图像灰度对数变换
for i in range(height):
    for j in range(width):
        gray = 42 * np.log(1.0 + grayImage[i,j])
        result[i,j] = np.uint8(gray)

#计算原图的直方图
hist = cv2.calcHist([img], [0], None, [256], [0,255])

#计算灰度变换的直方图
hist_res = cv2.calcHist([result], [0], None, [256], [0,255])

#原始图像
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.subplot(221), plt.imshow(img, 'gray'), plt.title("(a)"), plt.axis('off')

#绘制原始图像直方图
plt.subplot(222), plt.plot(hist), plt.title("(b)"), plt.xlabel("x"), plt.ylabel("y")

#灰度变换后的图像
plt.subplot(223), plt.imshow(result, 'gray'), plt.title("(c)"), plt.axis('off')

#灰度变换图像的直方图
plt.subplot(224), plt.plot(hist_res), plt.title("(d)"), plt.xlabel("x"), plt.ylabel("y")
plt.show()

其运行结果如图4所示，其中（a）和（b）表示原始图像和对应的灰度直方图，（c）和（d）表示灰度对数变换图像及对应的直方图。

五.图像阈值化处理直方图对比

该算法原型为threshold(Gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY)，当前像素点的灰度值大于thresh阈值时（如127），其像素点的灰度值设定为最大值（如9位灰度值最大为255）；否则，像素点的灰度值设置为0。二进制阈值化处理及直方图对比的Python代码如下所示。

# -*- coding: utf-8 -*-
# By：Eastmount
import cv2  
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#读取图像
img = cv2.imread('lena-hd.png')

#图像灰度转换
grayImage = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#二进制阈值化处理
r, result = cv2.threshold(grayImage, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

#计算原图的直方图
hist = cv2.calcHist([img], [0], None, [256], [0,256])

#计算阈值化处理的直方图
hist_res = cv2.calcHist([result], [0], None, [256], [0,256])

#原始图像
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.subplot(221), plt.imshow(img, 'gray'), plt.title("(a)"), plt.axis('off')

#绘制原始图像直方图
plt.subplot(222), plt.plot(hist), plt.title("(b)"), plt.xlabel("x"), plt.ylabel("y")

#阈值化处理后的图像
plt.subplot(223), plt.imshow(result, 'gray'), plt.title("(c)"), plt.axis('off')

#阈值化处理图像的直方图
plt.subplot(224), plt.plot(hist_res), plt.title("(d)"), plt.xlabel("x"), plt.ylabel("y")
plt.show()

其运行结果如图5所示，其中（a）和（b）表示原始图像和对应的灰度直方图，（c）和（d）表示图像阈值化处理及对应的直方图，图5（d）中可以看到，灰度值仅仅分布于0（黑色）和255（白色）两种灰度级。

六.总结

本文主要讲解图像直方图理论知识以及直方图绘制方法，包括灰度增强直方图对比、灰度减弱直方图对比、图像反色直方图对比、图像对数变换直方图对比、图像阈值化处理直方图对比。灰度直方图是灰度级的函数，描述的是图像中每种灰度级像素的个数，反映图像中每种灰度出现的频率。这篇文章的知识点将为后续图像处理和图像运算对比提供支撑。

以上就是Python图像运算之图像灰度直方图对比详解的详细内容，更多关于Python灰度直方图对比的资料请关注脚本之家其它相关文章！

您可能感兴趣的文章:

Python输出列表(List)不带中括号和引号的问题及解决方法
这篇文章主要介绍了Python输出列表(List)不带中括号和引号的问题及解决方法，本文给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
2023-02-02
python Gooey库将命令行程序转换成图形用户界面GUI应用
这篇文章主要为大家介绍了python Gooey库将命令行程序转换成图形用户界面GUI应用详解,有需要的朋友可以借鉴参考下,希望能够有所帮助,祝大家多多进步,早日升职加薪
2024-01-01
python pygame实现2048游戏
这篇文章主要为大家详细介绍了python pygame实现2048游戏，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
2018-11-11
python3操作注册表的方法（Url protocol）
使用python操作注册表的方法最近学习了一下，现在做一下笔记，由于对Python语言的使用还不是很熟练，所以写不出高大上的结构
2020-02-02
Python FTP两个文件夹间的同步实例代码
本文通过实例代码给大家介绍了python ftp两个文件夹间的同步，代码简单易懂，非常不错，具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友参考下吧
2018-05-05
Python算法中的时间复杂度问题
时间复杂度用于度量算法的计算工作量，空间复杂度用于度量算法占用的内存空间。这篇文章主要介绍了Python算法中的时间复杂度,需要的朋友可以参考下
2019-11-11
Python用imghdr模块识别图片格式实例解析
这篇文章主要介绍了Python用imghdr模块识别图片格式实例解析，具有一定借鉴价值,需要的朋友可以参考下
2018-01-01
Pycharm简单使用教程(入门小结)
这篇文章主要介绍了Pycharm简单使用教程(入门小结),小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
2019-07-07
Yolov5训练意外中断后如何接续训练详解
目标检测是计算机视觉上的一个重要任务,下面这篇文章主要给大家介绍了关于Yolov5训练意外中断后如何接续训练的相关资料,文中通过实例代码介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下
2022-03-03
Python用UUID库生成唯一ID的方法示例
在C#中很容易生成一组唯一码，最常用的是结构体GUID的NewGuid()实例。如果C#运行Guid.NewGuid();将会得到据说世界唯一的号码，形如：887687be-00cf-4dca-8fe4-7c4fc19b9ecc 。最近看了一下Python的相关模块，也发现了一个模块uuid。下面来看看详细的介绍与使用示例吧。
2016-12-12