如何用python绘制灰度直方图_用python简单处理图片（5）：图像直方图

我们先来看两个函数reshape和flatten:

假设我们先生成一个一维数组：

vec=np.arange(15)

print vec

显示为：

[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14]

如果我们要把这个一维数组，变成一个3*5二维矩阵，我们可以使用reshape来实现

mat= vec.reshape(3,5)

print mat

显示为

[[ 0 1 2 3 4]

[ 5 6 7 8 9]

[10 11 12 13 14]]

现在如果我们返过来，知道一个二维矩阵，要变成一个一维数组，就不能用reshape了，只能用flatten. 我们来看两者的区别

a1=mat.reshape(1,-1) #-1表示为任意，让系统自动计算

print a1

a2=mat.flatten()

print a2

显示为：

a1: [[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14]]

a2: [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14]

可以看出，用reshape进行变换，实际上变换后还是二维数组，两个方括号，因此只能用flatten.

我们要对图像求直方图，就需要先把图像矩阵进行flatten操作，使之变为一维数组，然后再进行统计。

一、画灰度图直方图

绘图都可以调用matplotlib.pyplot库来进行，其中的hist函数可以直接绘制直方图。

调用方式：

n, bins, patches = plt.hist(arr, bins=50, normed=1, facecolor=&＃39;green&＃39;, alpha=0.75)

hist的参数非常多，但常用的就这五个，只有第一个是必须的，后面四个可选

arr: 需要计算直方图的一维数组

bins: 直方图的柱数，可选项，默认为10

normed: 是否将得到的直方图向量归一化。默认为0

facecolor: 直方图颜色

alpha: 透明度

返回值 ：

n: 直方图向量，是否归一化由参数设定

bins: 返回各个bin的区间范围

patches: 返回每个bin里面包含的数据，是一个list

from PIL import Image

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

img=np.array(Image.open(&＃39;d:/pic/lena.jpg&＃39;).convert(&＃39;L&＃39;))

plt.figure("lena")

arr=img.flatten()

n, bins, patches = plt.hist(arr, bins=256, normed=1, facecolor=&＃39;green&＃39;, alpha=0.75)

plt.show()

二、彩色图片直方图

实际上是和灰度直方图一样的，只是分别画出三通道的直方图，然后叠加在一起。

from PIL import Image

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

src=Image.open(&＃39;d:/ex.jpg&＃39;)

r,g,b=src.split()

plt.figure("lena")

ar=np.array(r).flatten()

plt.hist(ar, bins=256, normed=1,facecolor=&＃39;r&＃39;,edgecolor=&＃39;r&＃39;,hold=1)

ag=np.array(g).flatten()

plt.hist(ag, bins=256, normed=1, facecolor=&＃39;g&＃39;,edgecolor=&＃39;g&＃39;,hold=1)

ab=np.array(b).flatten()

plt.hist(ab, bins=256, normed=1, facecolor=&＃39;b&＃39;,edgecolor=&＃39;b&＃39;)

plt.show()

由此可见，matplotlib的画图功能是非常强大的，直方图只是其中非常小的一部分，更多的请参看官方文档：

http://matplotlib.org/api/pyplot_summary.html

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