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Opencv 梯度直方图

  • Post category:Python

以下是关于Opencv梯度直方图的详细攻略。

Opencv梯度直方图基本原理

Opencv梯度直方图是一种常用的图像技术，用于对图像进行梯度计算和直方图统计。具体实现方法包括：

  • 对图像进行梯度计算
  • 对梯度图像进行直方图统计

梯度直方图的基本原理是通过对图像进行梯度计算，得到梯度图像，然后对梯度图像进行直方图统计，得到梯度直方图。梯度直方图可以用于图像分类、目标检测等应用。

Opencv梯度直方图的使用方法

Opencv库提供 cv2.calcHist 函数，用于计算图像的直方图。函数的基本语法如下：

hist = cv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges[, hist[, accumulate]])

其中，images 表示待计算直方图的图像，channels 表示通道数，mask 表示掩膜，histSize 表示直方图的大小，ranges 表示像素值的范围，hist 表示直方图，accumulate 表示是否累加。

示例说明

下面是两个Opencv梯度直方图的示例：

示例1：使用 calcHist 函数计算图像的梯度直方图

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

# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg', 0)

# 计算图像的梯度
sobelx = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=5)
sobely = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=5)
grad = np.sqrt(sobelx ** 2 + sobely ** 2)

# 计算梯度直方图
hist = cv2.calcHist([grad], [0], None, [256], [0, 256])

# 显示原始图像和梯度直方图
plt.subplot(121), plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.title('Original Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122), plt.plot(hist)
plt.title('Gradient Histogram'), plt.xlim([0, 256])
plt.show()

运行该代码，系统会显示原始图像和梯度直方图。

示例2：使用 calcHist 函数计算手写数字的梯度直方图

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

# 读取图像
img = cv2.imread('digits.png', 0)

# 将图像分割成 50x50 的小图像
cells = [np.hsplit(row, 100) for row in np.vsplit(img, 50)]

# 将小图像转换为数组
x np.array(cells)

# 将数组转换为 5000x400 的矩阵
train = x.reshape(-1, 400).astype(np.float32)

# 对矩阵进行 KMeans 聚类
kmeans = cv2.KMeans(n_clusters=10)
kmeans.fit(train)

# 计算手写数字的梯度直方图
digits = cv2.imread('digits.png', 0)
rows, cols = digits.shape
hist = np.zeros((10, 256))
for i in range(rows):
    j in range(cols):
        if digits[i, j] < 128:
            digits[i, j] = 0
        else:
            digits[i, j] = 255
for i in range(50):
    for j in range(100):
        cell = digits[i * 20:(i + 1) * 20, j * 20:(j + 1) * 20]
        sobelx = cv2.Sobel(cell, cv2.CV_64F, 1 0, ksize=5)
        sobely = cv2.Sobel(cell, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=5)
        grad = np.sqrt(sobelx ** 2 + sobely ** 2)
        hist[kmeans.predict(grad.reshape(1, -1))[0]] += cv2.calcHist([grad], [0], None, [256], [0, 256]).reshape(-1)

# 显示手写数字的梯度直方图
plt.figure(figsize=(10, 5))
for i in range(10):
    plt.subplot(2, 5, i + 1)
    plt.plot(hist[i])
    plt.title('Digit %d' % i)
plt.show()

运行该代码，系统会显示手写数字的梯度直方图。

结论

Opencv梯度直方图是一种常用的图像处理技术，用于对图像进行梯度计算和直方图统计。通过 Opencv 中的 cv2.calcHist 函数，可以实现对图像的梯度直方图计算。通过本文介绍，应该已经了解 Opencv梯度直方图的基本原理、方法和两个示例说明，根据需要灵活使用。

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