Mahotas – 图像的完整直方图

Mahotas是用Python编写的计算机视觉和图像处理库，它提供了许多强大的图像处理工具。其中之一就是计算图像的直方图。

安装

Mahotas需要NumPy库的支持。你可以通过以下方式安装Mahotas和NumPy：

pip install mahotas
pip install numpy

计算图像的完整直方图

计算图像的直方图意味着统计像素值的频率。在Mahotas中，mahotas.histogram函数可用于计算图像的直方图。

import numpy as np
import mahotas as mh

# 读取图像
image = mh.imread('image.png')

# 计算直方图
hist, bin_edges = mh.histogram(image, bins=256, range=(0, 255))

# 显示直方图
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(bin_edges[:-1], hist)
plt.show()

上述代码中，我们首先使用mh.imread函数读取图像。然后，我们使用mh.histogram函数计算了图像的直方图。这里，我们对像素值进行了256个bin的离散化，每个bin代表一个像素值区间。range参数指定了像素值的范围为0-255。hist数组包含计算出的直方图，bin_edges包含了每个bin的边界。

最后，我们使用Matplotlib库绘制了直方图。bin_edges[:-1]表示去掉最后一个元素，这是因为mh.histogram函数计算的直方图结果会包含256 + 1个元素，最后一个元素是256和255之间的间隔。

多通道图像的直方图

对于RGB或其他多通道图像，Mahotas可以计算每个通道的直方图或将多个通道的直方图组合起来得到一个完整的直方图。

import numpy as np
import mahotas as mh

# 读取图像
image = mh.imread('image.png')

# 计算每个通道的直方图
r_hist, r_edges = mh.histogram(image[..., 0], bins=256, range=(0, 255))
g_hist, g_edges = mh.histogram(image[..., 1], bins=256, range=(0, 255))
b_hist, b_edges = mh.histogram(image[..., 2], bins=256, range=(0, 255))

# 显示每个通道的直方图
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(r_edges[:-1], r_hist, 'r')
plt.plot(g_edges[:-1], g_hist, 'g')
plt.plot(b_edges[:-1], b_hist, 'b')
plt.show()

# 将多个通道的直方图组合起来得到完整的直方图
hist = np.concatenate((r_hist, g_hist, b_hist))
bin_edges = r_edges  # 选取任意一个通道的边界
plt.plot(bin_edges[:-1], hist)
plt.show()

上述代码中，我们使用image[..., 0]、image[..., 1]和image[..., 2]对每个通道分别进行操作。最后，我们使用np.concatenate函数将每个通道的直方图组合起来得到完整的直方图。

参考链接

1. Mahotas官方文档
2. matplotlib