只统计某个灰度级出现的次数，图像的大小不一样的话， 某灰度值的像素出现的次数是不一样的。
那如果我们在这基础上除以像素总个数的话，那就是某一灰度级出现的概率，那么这样的话不同大小的同一内容图像其灰度直方图是一样的。
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
img = cv2.imread('cameraman.tif',0)
img = img.flatten()
img = img.tolist()
myhist = []
for i in range(0,256):
myhist.append(img.count(i))
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来显示中文标签
# plt.rcParams['figure.dpi'] = 100 # 每英寸点数
plt.figure()
plt.bar(x=range(0,256),height=myhist,width=0.5)
plt.title('直方图')
plt.xlabel("灰度值")
plt.ylabel("像素个数")
plt.show()
运行结果图：
plt.rcParams参数设置:
import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 用来显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 用来显示负号 plt.rcParams['figure.figsize'] = (16.0, 10.0) # 调整生成的图表最大尺寸 plt.rcParams['figure.dpi'] = 300 # 每英寸点数 调用plt.rcParams.keys()可获取rcParams的全部参数以及默认值。 例如： 'figure.dpi': 100.0 每英寸点数 'figure.figsize': [6.0, 4.0] 生成的图表最大尺寸 'font.size': 10.0 字体大小 'hist.bins': 10 直方图分箱个数 'lines.linewidth': 1.5 线宽 'lines.marker': 'None' 标记样式 'savefig.format': 'png' 保存图片的格式 'savefig.jpeg_quality': 95 图片质量 'text.color': 'black' 文本颜色 'timezone': 'UTC' 时区格式
以上就是Python数字图像处理基础直方图详解的详细内容，更多关于Python数字图像处理基础直方图的资料请关注其它相关文章！
