Python数字图像处理基础：直方图详解

蓝鲸

发布时间：2026-10-14 | 5人浏览过

原创

本文详解Python数字图像处理中的直方图概念，涵盖其定义、归一化性质以及在图像增强、分割和识别中的应用。通过OpenCV与Matplotlib实现直方图计算，并解析plt.rcParams参数配置，帮助开发者掌握基础图像处理技术。

直方图的定义

直方图的性质

直方图仅统计特定灰度级出现的频次。由于图像尺寸不同，同一灰度值的像素绝对数量会有所差异。若将统计结果除以像素总数，即可得到该灰度级出现的概率。经过这种归一化处理，即使图像大小不同，只要内容一致，其灰度直方图也将保持一致。

直方图的应用

图像增强

图像分割

图像识别

Python直方图的计算


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本站其它相关文章！