如何使用OpenCV在Python中实现图像直方图的绘制方法？

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摘要：本文主要讲解灰度直方图的基本概念，并利用Python调用OpenCV实现绘制图像直方图。文章分享自华为云社区《[Python图像处理] 十一. 灰度直方图概念及OpenCV绘制直方图》。

摘要：本篇文章主要讲解灰度直方图的基本概念，Python调用OpenCV实现绘制图像直方图。

本文分享自华为云社区《​​[Python图像处理] 十一.灰度直方图概念及OpenCV绘制直方图​​》，作者：eastmount。

一. 灰度直方图基本概念

什么是灰度直方图？

灰度直方图（histogram）是灰度级的函数，描述的是图像中每种灰度级像素的个数，反映图像中每种灰度出现的频率。横坐标是灰度级，纵坐标是灰度级出现的频率。

对于连续图像，平滑地从中心的高灰度级变化到边缘的低灰度级。直方图定义为：

其中A(D)为阈值面积函数：为一幅连续图像中被具有灰度级D的所有轮廓线所包围的面积。对于离散函数，固定ΔD为1，则：H(D)=A(D)-A(D+1)。

色彩直方图是高维直方图的特例，它统计色彩的出现频率，即色彩概率分布信息。通常这需要一定的量化过程，将色彩分成若干互不重叠的种类。一般不直接在RGB色彩空间中统计，而是在将亮度分离出来后，对代表色彩部分的信息进行统计，如在HSI空间的HS子空间、YUV空间的UV子空间，以及其它反映人类视觉特点的彩色空间表示中进行。

直方图的计算方法如下：

依据定义，若图像具有L（通常L=256,即8位灰度级）级灰度，则大小为MxN的灰度图像f(x,y)的灰度直方图hist[0…L-1]可用如下计算获得。