import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def my_histogram(img, bins, range):
hist =
return hist
Мне нужно заполнить гистограмму без использования np.histogram или другой функции гистограммы.
img = cv2.imread('sample.jpg')
img_g = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
hist = my_histogram(img_g, 256, [0,256])
plt.plot(hist)
plt.xlim([0,256])
plt.show()
np.unique — менее эффективная утилита гистограмм, поскольку она сортирует данные, а не обрабатывает их напрямую:
bins, hist = np.unique(img.ravel(), return_counts=True)
Я не буду давать вам точный ответ, так как это похоже на домашнее задание. По сути, каждый пиксель в вашем изображении в градациях серого имеет связанное с ним число в диапазоне от 0 до 255. Что вы хотите сделать, так это суммировать количество пикселей, которые имеют одинаковое значение (сколько имеют значение 0, сколько имеют значение 1 , сколько имеют значение 2 и т. д.). Вероятно, вы можете использовать numpy, чтобы помочь вам, не вызывая функцию гистограммы (взгляните на этот ссылка).
Затем вы можете построить гистограмму с помощью matplotlib, чтобы показать свою гистограмму.
