OpenCV calcHist()函数：计算直方图（附带实例）

在 OpenCV 中，封装了直方图的计算函数 calcHist()，该函数能够同时计算多个图像、多个通道、不同灰度范围的灰度直方图。

calcHist()函数声明如下：

calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges[, hist[, accumulate]]) -> hist

各个参数的含义如下：

images 表示图像矩阵，这些图像必须有相同的大小和深度；
channels 表示要计算直方图的通道个数；
mask 表示可选的掩码，不使用时可设为空，mask 必须是一个 8 位的数组并且和 images 的数组大小相同，在进行直方图计算的时候只会统计该掩码不为 0 的对应像素；
histSize 表示直方图每个维度的大小；
hist 表示输出的直方图；
ranges 表示直方图每个维度要统计的灰度级的范围；
accumulate 表示累积标志，默认值为 False。

在 OpenCV 中，用 calHist() 函数得到直方图数据后就可以将其绘制出来了。

【实例 1】得到某图像的灰度直方图。

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

img = cv2.imread('test.jpg',0)
plt.hist(img.ravel(),256,[0,256]);
plt.show()

一般使用 Matplotlib 绘制直方图。这里要提一下 matplotlib.pyplot.hist() 函数，该函数可以直接使用统计数据绘制直方图，统计函数为 calcHist() 或 np.histogram()。

运行工程，结果如下图所示：

当然，在使用颜色图像检索之类的方法时，我们需要的是 BGR 直方图，原理类似，统计时使用 cv2.calcHist() 函数。

【实例 2】绘制 BGR 直方图。

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv2.imread('test.jpg',1)
color = ('b','g','r')
for i,col in enumerate(color):
    histr = cv2.calcHist([img],[i],None,[256],[0,256])
    plt.plot(histr,color = col)
    plt.xlim([0,256])
plt.show()

上述代码中演示了 calcHist() 函数的使用。运行工程，结果如下图所示：

OpenCV calcHist()函数：计算直方图（附带实例）

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