[视频]【图像处理】亮度累计与灰度图像直方图

方法/步骤

如果图中每个象素的亮度都是0，那么此图看上去就是黑色的。

a=img*0

如果图中每个象素的亮度都是255，那么此图看上去就是白色的。

b=a+255

灰度图正是依靠不同的亮度，才得以区分出不同的事物。

灰度图是单通道图片，不会出现彩色效果。

下面统计图中亮度为50的象素的数目，在整个图片中所占的比例。

u,v=img.shape

k=0

for i in range(u):

for j in range(v):

if img[i,j]==50:

k=k+1

print(k)

这样,遍历整个图片,就得到了亮度为50的象素的数目。

但是,要统计出所有不同亮度的象素数，需要反复遍历图片256次吗?

其实不用，实际上遍历一次足矣。

c=[0]*256

每个象素，若亮度是a，就在c[a]的位置上加1。

for i in range(u):

for j in range(v):

c[img[i,j]]=c[img[i,j]]+1

print(c)

上面统计出了不同亮度的象素数目，同时除以象素的总数目，就得到不同亮度在图中的比重。

c0=np.array(c)

c1=c0/(u*v)

实际上,u*v=sum(c)

所谓的直方图,就是图象亮度的统计图。

plt.plot(c,color=g)