绘制单通道直方图和RGB三通道直方图。

IDE：Jupyter Lab

#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8

# In[13]:


import sys
import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt


# In[14]:


print('Python的版本为：Python',sys.version_info.major)
print('OpenCV的版本为：',cv.__version__)


# In[15]:


#图片路径
#（应避免有中文）
image_path=r'C:\Users\94456\Desktop\test2020_09_03\picture\cat.jpg'


# In[16]:



#读取图片
#类型：numpy.ndarray
image=cv.imread(image_path)


# In[17]:


#显示原图
cv.namedWindow('cat',cv.WINDOW_NORMAL)
cv.resizeWindow('cat',200,200)
cv.imshow('cat',image)
cv.waitKey(0)


# In[18]:


#使用 ravel 拉直图像
#ravel：将多维矩阵降为一维矩阵
image_ravel=image.ravel()


# In[19]:


#对比降维前和降维后的矩阵
print('降维前的尺寸：',image.shape)
print('降维后的尺寸：',image_ravel.shape)


# In[27]:


get_ipython().run_line_magic('matplotlib', 'auto')
#显示灰度直方图
plt.hist(image_ravel,256,[0,256])
plt.show()


# In[29]:


get_ipython().run_line_magic('matplotlib', 'auto')
color=['blue','green','red']
for i,color_sub in enumerate(color):
    #要计算的图
    #要计算的维度
    #要计算的区域ROI，计算整图则为None
    #子区段数目
    #要计算的像素范围
    hist=cv.calcHist([image],[i],None,[256],[0,256])
    plt.plot(hist,color=color_sub)
    plt.xlim([0,256])
plt.show()


# In[ ]:

原图：

对原图进行降维：

直方图：

RGB三通道直方图：