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原文：Python+OpenCV教程15：直方图
学习计算并绘制直方图，直方图均衡化等。图片等可到源码处下载。
目标
- 计算并绘制直方图
- （自适应）直方图均衡化
- OpenCV函数：cv2.calcHist(), cv2.equalizeHist()
教程
啥叫直方图
直方图简单来说就是图像中每个像素值的个数统计，比如说一副灰度图中像素值为0的有多少个，1的多少个……直方图是一种分析图片的手段：
在计算直方图之前，有几个术语先来了解一下：
- dims：要计算的通道数，对于灰度图dims=1
- range：要计算的像素值范围，一般为[0,256]（不包括256）
- bins：子区段数目，如果我们统计0255每个像素值，bins=256；如果划分区间，比如015, 1631…240255这样16个区间，bins=16
计算直方图
OpenCV和Numpy中都提供了计算直方图的函数，我们对比下它们的性能。
OpenCV中直方图计算
使用cv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges)计算，其中：
- 参数1：要计算的原图，以方括号的传入，如：[img]
- 参数2：类似前面提到的dims，灰度图写[0]就行，彩色图B/G/R分别传入[0]/[1]/[2]
- 参数3：要计算的区域，计算整幅图的话，写None
- 参数4：前面提到的bins
- 参数5：前面提到的range
img = cv2.imread('hist.jpg', 0)
hist = cv2.calcHist([img], [0], None, [256], [0, 256]) # 性能：0.025288 s
Numpy中直方图计算
也可用Numpy的函数计算，其中ravel()函数将二维矩阵展平变成一维数组，之前有提到过：
hist, bins = np.histogram(img.ravel(), 256, [0, 256]) # 性能：0.020628 s
经验之谈：Numpy中还有一种更高效的方式：（还记得怎么评估性能吗：番外篇：代码性能优化）
hist = np.bincount(img.ravel(), minlength=256) # 性能：0.003163 s
计算出直方图之后，怎么把它画出来呢？
绘制直方图
其实Matplotlib自带了一个计算并绘制直方图的功能，不需要用到上面的函数：
plt.hist(img.ravel(), 256, [0, 256])
plt.show()
当然，也可以用前面计算出来的结果绘制：
plt.plot(hist); plt.show()
从直方图上可以看到图片的大部分区域集中在150偏白的附近，这其实并不是很好的效果，下面我们来看看如何改善它。
使用OpenCV的画线功能也可以画直方图，不过太麻烦了，有兴趣的可以看下官方示例：hist.py
直方图均衡化
一副效果好的图像通常在直方图上的分布比较均匀，直方图均衡化就是用来改善图像的全局亮度和对比度。其实从观感上就可以发现，前面那幅图对比度不高，偏灰白。对均衡化算法感兴趣的同学可参考：维基百科：直方图均衡化
equ = cv2.equalizeHist(img)
OpenCV中用cv2.equalizeHist()实现均衡化。我们把两张图片并排显示，对比一下：
cv2.imshow('equalization', np.hstack((img, equ))) # 并排显示
cv2.waitKey(0)
均衡化前后的直方图对比
可以看到均衡化后图片的亮度和对比度效果明显好于原图。
自适应均衡化
不难看出来，直方图均衡化是应用于整幅图片的，会有什么问题呢？看下图：
很明显，因为全局调整亮度和对比度的原因，脸部太亮，大部分细节都丢失了。
自适应均衡化就是用来解决这一问题的：它在每一个小区域内（默认8×8）进行直方图均衡化。当然，如果有噪点的话，噪点会被放大，需要对小区域内的对比度进行了限制，所以这个算法全称叫：对比度受限的自适应直方图均衡化CLAHE Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization
# 自适应均衡化，参数可选
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8, 8))
cl1 = clahe.apply(img)
练习
- cv2.calcHist()函数中的参数3是指要计算的区域(mask：目标区域白色，其余黑色)，编写一个只计算图片左上角200×200区域直方图的程序
小结
- 直方图是一种分析图像的手段
- cv2.calcHist()和numpy.bincount()均可用来计算直方图，使用Matplotlib绘制直方图
- 均衡化用来使图像的直方图分布更加均匀，提升亮度和对比度
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