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グレー画像のヒストグラムを取得

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概要

グレースケール画像のヒストグラムを取得する方法を書きます。

numpyの関数histogramを使う方法

画像の読み込みにはopenCVを使ってます。
グレースケールで読み込むので、cv2.imreadの第二引数に"0"を書きます。

np.histogram(配列, bins)で、binごとの要素数とbin(階級)の境界の値を配列で返します。
以下のコードでは、それらをそれぞれimg_hist, img_binsに格納しています。

np.histogramに与える配列は、今回はグレースケール画像(2次元)なので、flatten()で1次元配列に変換しています。

最後に、matplotlibでヒストグラムの描画をしています。

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 画像の読み込み
img = cv2.imread("Lena.jpg", 0)

# ヒストグラムの取得
img_hist, img_bins = np.histogram(np.array(img).flatten(), bins=np.arange(256+1))

# ヒストグラムの表示
plt.plot(img_hist)
plt.show()

OpenCVのcalcHistを使う方法

ヒストグラム取得の部分のみが上のnumpyの例と異なります。
cv2.calcHist(image, channel, mask, histsize, range)

channelはヒストグラムを計算する画像のチャンネル
  :グレースケールであれば[0]
  :カラー画像であればB, G, Rに相当する[0], [1], [2]を指定
maskは画像中の全画素のヒストグラムを計算する場合はNone
histsizeはbin(階級)の数。
rangeはヒストグラムを計算したい画素値の範囲。通常は[0, 256]を指定

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 画像の読み込み
img = cv2.imread("Lena.jpg", 0)

# ヒストグラムの取得
img_hist_cv = cv2.calcHist([img], [0], None, [256], [0, 256])

# ヒストグラムの表示
plt.plot(img_hist_cv)
plt.show()

+使用した画像
lena_gray.jpg

+得られたヒストグラム
ヒストグラム.png

まとめ

numpyの関数histogramとopencvのcalcHistを使う二種類の方法でヒストグラムを取得。
単に画像全体のヒストグラムを取るだけならnumpyでやったほうが簡単な印象

tokkuri
機械学習に興味を持ちpythonを触り始めました。プログラミングは未経験です。 基本的に自分用のメモとして記事を書こうと思います。 ご指摘などあればコメントいただけると嬉しいです。
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