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wzjs 2025/9/10 3:23:38

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揭开图像的秘密：OpenCV直方图入门详解

大家好！在你学习计算机视觉的旅途中，你一定会遇到一个既基础又极其强大的工具–直方图。初看这个词可能有点抽象，但别担心，它其实非常直观。简单来说，图像直方图就是一个“像素人口普查”图。它统计了一张图片中每个亮度级别的像素有多少个。通过这张图，我们可以一眼看出照片是偏暗、偏亮，还是对比度适中。(图片来源于网络，如有侵权联系我删除)

一、什么是直方图？

想象一下，我们有一张8-bit的灰度图。这意味着每个像素的亮度值都在0（纯黑）到255（纯白）之间。

直方图的X轴代表像素的亮度值(0-255),而Y轴代表具有该亮度值的像素数量（频率）。

图像类型	对应的直方图特点
偏暗的图像	直方图的大部分数据会集中在X轴的左侧(低亮度值区域)
偏亮的图像	直方图的大部分数据会集中在X轴的右侧(高亮度值区域)
低对比度图像	直方图的数据会记载一个很窄的区域里，说明像素的亮度变化不大
高对比度图像	直方图的数据会分布在X轴的大部分区域，说明图像同时包含了很暗和很亮的像素

所以，直方图就是图像的“指纹”，它揭示了图像的亮度分布和对比度信息，是进行图像分析、分割和增强的重要依据。

二、OpenCV实战：计算并绘制直方图

理论看完了，让我们立刻动手实践！在OpenCV中，我们主要使用cv2.calcHist()函数来计算直方图。

函数原型：cv2.calcHist()

hist = cv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges)

image:源图像，必须用方括号括起来，例如[image]

channels: 指定要计算哪个通道的直方图。同样要用方括号。

对于灰度图，它是 [0]。
对于 BGR 彩色图，[0] 是蓝色通道，[1] 是绿色通道，[2] 是红色通道。

mask: 掩码图像。如果你想计算整张图的直方图，设为 None。如果你只想分析图中某个特定区域，可以传入一个掩码图像。

histSize: 也叫 BINS 的数量。这决定了直方图 X 轴的“柱子”数量。对于 8-bit 图像，通常设为 [256]，表示我们关心 0 到 255 每一个亮度级别的像素数。

ranges: 像素值的范围。对于 8-bit 图像，范围是 0 到 255，所以我们传入 [0, 256]（包含 0，不包含 256）。

1.计算灰度图的直方图

计算很简单，但OpenCV本身不能直接画图，所以我们通常借助matplotlib库来可视化

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt# 1. 加载一张图片并转为灰度图
img = cv2.imread('your_image.jpg') # 替换成你的图片路径
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 2. 使用 cv2.calcHist() 计算直方图
# 参数: [源图像], [通道], 无掩码, [BINS数量], [像素值范围]
hist = cv2.calcHist([gray_img], [0], None, [256], [0, 256])# 3. 使用 Matplotlib 显示直方图
plt.figure()
plt.title("Grayscale Histogram")
plt.xlabel("Bins (Pixel Value)")
plt.ylabel("# of Pixels (Frequency)")
plt.plot(hist)
plt.xlim([0, 256]) # 设置X轴范围
plt.show()# 同时显示原始灰度图
cv2.imshow("Grayscale Image", gray_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

运行代码，你会得到一张灰度图和它对应的直方图。试着用一张偏亮的图片和一张偏暗的图片，看看它们的直方图有什么不同！

2.计算彩色图的直方图

彩色图的原理完全一样，我们只需要为 B, G, R 三个通道分别计算一次，然后画在同一张图上即可。

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt# 1. 加载彩色图片
img = cv2.imread('your_image.jpg') # 替换成你的图片路径# 2. 遍历三个通道 (Blue, Green, Red)
colors = ('b', 'g', 'r')
plt.figure()
plt.title("Color Histogram")
plt.xlabel("Bins")
plt.ylabel("# of Pixels")for i, col in enumerate(colors):# 计算当前通道的直方图hist = cv2.calcHist([img], [i], None, [256], [0, 256])# 绘制直方图plt.plot(hist, color = col)plt.xlim([0, 256])plt.show()cv2.imshow("Color Image", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码会生成一张包含蓝、绿、红三条线的直方图，让你能清晰地看到每个颜色通道的分布情况。

在这里插入图片描述

三、直方图的应用：直方图均衡化

这是直方图最经典、最直观的应用之一。

问题：当一张图片的像素值集中在某个狭窄的范围内时（例如，整体偏暗），图像的细节就会丢失。

解决思路：直方图均衡化。它的核心思想就是“拉伸”这个狭窄的直方图，让它均匀地分布在整个 0-255 的范围内。这样一来，图像的对比度就被大大增强了。

在 OpenCV 中，实现这个功能只需要一行代码：cv2.equalizeHist()。

注意：cv2.equalizeHist() 只能处理单通道的灰度图像。

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt# 加载一张对比度较低的灰度图
img = cv2.imread('low_contrast_image.jpg', 0) # 替换成你的低对比度图片, 0表示以灰度模式加载# 1. 进行直方图均衡化
equ_img = cv2.equalizeHist(img)# 2. 并排显示原始图和均衡化后的图
res = np.hstack((img, equ_img)) # 水平拼接图像
cv2.imshow("Original vs Equalized", res)# 3. 显示原始直方图和均衡化后的直方图
plt.figure(figsize=(10, 5))# 原始图直方图
plt.subplot(1, 2, 1) # 1行2列的第1个
plt.title("Original Histogram")
plt.hist(img.ravel(), 256, [0, 256])# 均衡化后直方图
plt.subplot(1, 2, 2) # 1行2列的第2个
plt.title("Equalized Histogram")
plt.hist(equ_img.ravel(), 256, [0, 256])plt.show()cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()