[15] 4) 히스토그램 분석

• 히스토그램 (Histogram)
  • 영상의 픽셀 값 분포를 그래프의 형태로 표현한 것
  • 예를 들어 그레이스케일 영상에서 각 그레이스케일 값에 해당하는 픽셀의 개수를 구하고, 이를 막대 그래프의 형태로 표현

 

• 정규화된 히스토그램 (Normalized histogram)
  • 각 픽셀의 개수를 영상 전체 픽셀 개수로 나누어준 것
  • 해당 그레이스케일 값을 갖는 픽셀이 나타날 확률

 

• 영상과 히스토그램의 관계

 

• 히스토그램 구하기

cv2.calHist(images,channels,mask,histSize,ranges,hist=None,accumulatE=None) -> hist

 • images: 입력 영상 리스트
 • channels: 히스토그램을 구할 채널을 나타내는 리스트
 • mask: 마스크 영상 입력 영상 전체에서 히스토그램을 구하려면 None 지정
 • histSize : 히스토그램 각 차원의 크기 빈 (bin) 의 개수 를 나타내는 리스트

 • ranges: 히스토그램 각 차원의 최솟값과 최댓값으로 구성된 리스트
 • hist: 계산된 히스토그램 (numpy.ndarray)
 • accumulate: 기존의 hist 히스토그램에 누적하려면 True, 새로 만들려면 False.

 

• 그레이스케일 영상, 컬러 영상의 히스토그램 구하기

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

src=cv2.imread('lenna.bmp',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

if src is None:
    print('Image load failed!')
    sys.exit()

hist=cv2.calcHist([src],[0],None,[256],[0,256])

cv2.imshow('src',src)
cv2.waitKey(1)

plt.plot(hist)
plt.show()

src=cv2.imread('lenna.bmp')
if src is None:
    print('Image load failed!')
    sys.exit()

colors=['b','g','r']
bgr_planes=cv2.split(src)
for(p,c) in zip(bgr_planes,colors):
    hist=cv2.calcHist([p],[0],None,[256],[0,256])
    plt.plot(hist,color=c)
    

cv2.imshow('src',src)
cv2.waitKey(1)
plt.show()