直方图从图像内部灰度级的角度对图像进行表述,包含十分丰富而重要的信息。从直方图的角度对图像进行处理,可以达到增强图像显示效果的目的。

从统计的角度讲,直方图是图像内灰度值的统计特性与图像灰度值之间的函数,直方图统计图像内各个灰度级出现的次数。从直方图的图形上观察,横坐标是图像中各像素点的灰度级,纵坐标是具有该灰度级(像素值)的像素个数。

在实际处理中,图像直方图的x轴区间一般是[0, 255],对应的是8位位图的256个灰度级;y轴对应的是具有相应灰度级的像素点的个数。
例如在下图中,上图是一张图像,下图则是其对应的直方图。图中圆点表示这些像素点会被统计到对应的灰度级上。

灰度级

灰度级出现的频率=灰度级出现的次数/总像素数

OpenCV的官网上,特别提出了要注意三个概念:DIMS、BINS、RANGE。
● DIMS:表示在绘制直方图时,收集的参数的数量。一般情况下,直方图中收集的数据只有一种,就是灰度级。因此,该值为1。
● RANGE:表示要统计的灰度级范围,一般为[0, 255]。0对应的是黑色,255对应的是白色。
● BINS:参数子集的数目。在处理数据的过程中,有时需要将众多的数据划分为若干个组,再进行分析。
例如,针对上图中的灰度级,你可能希望将两个像素值作为一组讨论。这样,整个灰度级被划分为三组,具体为{ {1,2} , {3,4} , {5} }。下图所示的是划分前后的直方图情况。
直方图情况


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最后修改:2022 年 05 月 27 日
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