1 import matplotlib.pyplot as plt
 2 import cv2 as cv
 3 def plot_demo(image):
 4     print(image.ravel())  ##ravel将图像3维转一维数组，便于统计频率
 5     # 统计为256个bin,直方图显示[0,256]所有的bin,意思是全部显示，我们可以设置只显示一部分[0,200]也可以
 6     plt.hist(image.ravel(), 256, [0, 256])　　
 7     plt.show()
 8 src = cv.imread(‘1.jpg‘)
 9 cv.imshow(‘inputimage‘,src)
10 plot_demo(src)
11 cv.waitKey(0)
12 cv.destroyAllWindows()

 1 import cv2 as cv
 2 import matplotlib.pyplot as plt
 3 def hist_image(image):
 4     colors = (‘blue‘,‘green‘,‘red‘)
 5     for i,color in enumerate(colors):
 6         hist = cv.calcHist([image],[i],None,[256],[0,256])
 7         plt.plot(hist,color=color)
 8         plt.xlim([0,256])
 9     plt.show()
10 img = cv.imread(‘1.jpg‘)
11 cv.imshow(‘img‘,img)
12 hist_image(img)
13 cv.waitKey(0)
14 cv.destroyAllWindows()

 1 import cv2 as cv
 2 import matplotlib.pyplot as plt
 3 
 4 img = cv.imread(‘1.jpg‘)    #OpenCV直方图均衡化都是基于灰度图像
 5 gray = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)
 6 cv.imshow(‘gray‘,gray)
 7 dst = cv.equalizeHist(gray) #直方图均衡化，对比度增强
 8 cv.imshow(‘equalizehist‘,dst)
 9 cv.waitKey(0)
10 cv.destroyAllWindows()

1 img = cv.imread(‘1.jpg‘)    #OpenCV直方图均衡化都是基于灰度图像
2 gray = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)
3 cv.imshow(‘gray‘,gray)
4 clahe = cv.createCLAHE(clipLimit=2.0,tileGridSize=(8,8))
5 dst = clahe.apply(gray)     #将灰度图像和局部直方图相关联,把直方图均衡化应用到灰度图 这两行必须搭配起来使用才可以
6 cv.imshow(‘dis‘,dst)
7 cv.waitKey(0)
8 cv.destroyAllWindows()

 1 def create_rag_hist(image):
 2     h,w,c = image.shape
 3     rgbHist = np.zeros([16*16*16,1],np.float32)　　#注意，np.array二维以上的，每个元素是一个数组
 4     bsize = 256/16  #间隔是16
 5     for row in range(h):
 6         for col in range(w):
 7             b = image[row,col,0]
 8             g = image[row,col,1]
 9             r = image[row,col,2]
10             index = np.int(b/bsize)*16*16 + np.int(g/bsize)*16 + np.int(r/bsize)
11             rgbHist[np.int(index),0] = rgbHist[np.int(index),0] + 1 　　#二维的，所以是rgbhist[n,0]只不过每个数组只有一个元素，所以用0
12     return rgbHist
13 
14 def hist_compare(image1,image2):
15     hist1 = create_rag_hist(image1)
16     hist2 = create_rag_hist(image2)
17     match1 = cv.compareHist(hist1,hist2,cv.HISTCMP_BHATTACHARYYA)   #巴氏距离比较，越小越相似
18     match2 = cv.compareHist(hist1,hist2,cv.HISTCMP_CORREL)   #相关性比较（最大为1）：越接近1越相似
19     match3 = cv.compareHist(hist1,hist2,cv.HISTCMP_CHISQR)   #卡方比较，越小越相似
20     print("巴氏：%s    相关性：%s  卡方：%s"%(match1,match2,match3))

hist_compare(src,src)　　#当我们使用两张一样的图像比较

巴氏：0.0 相关性：1.0 卡方：0.0