히스토그램 분석

🙋‍♂️ 오늘은 히스토그램 분석에 대해서 공부한 내용을 정리합니다!

 

✅ 예제 코드 (GrayScale 영상과 Color 영상의 Histogram 생성)

import sys
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2
 
 
# 그레이스케일 영상의 히스토그램
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()
 
# 컬러 영상의 히스토그램
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()
 
cv2.destroyAllWindows()
 

🖼️ 결과 이미지

GrayScale 영상인 Lenna.bmp와 Historgram

Color 영상인 Lenna.bmp와 Historgram

 

✅ 예제 코드 (GrayScale 영상과 Historgram, 실제 함수 구현)

 

import sys
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2
 
 
def getGrayHistImage(hist):
    # 255로 채워진 256 x 100의 사이즈인 GrayScale 영상을 만든다.
    imgHist = np.full((100, 256), 255, dtype=np.uint8)
 
    # 가장 높은 값을 저장한다.
    histMax = np.max(hist)
    for x in range(256):
        pt1 = (x, 100)
        # 가장 높은 임계값의 최대 픽셀 갯수는 100개가 되도록 설정한다.
        pt2 = (x, 100 - int(hist[x, 0] * 100 / histMax))
        cv2.line(imgHist, pt1, pt2, 0)
 
    return imgHist
 
 
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])
histImg = getGrayHistImage(hist)
 
cv2.imshow('src', src)
cv2.imshow('histImg', histImg)
cv2.waitKey()
 
cv2.destroyAllWindows()
 

🖼️ 결과 이미지

 

본 학습 내용은 "OpenCV를 활용한 컴퓨터비전과 딥러닝" 을 참고하였음을 알려드립니다.