【Python/OpenCV】ヒストグラム作成、濃度変換（ガンマ補正、ヒストグラム平均化、k平均法など）

Python版OpenCVで画像のヒストグラムを求めたり濃度変換する方法をソースコード付きで解説します。

【OpenCV】ヒストグラムの作成

画像処理におけるヒストグラムでは、横軸に画素値（階調値）、縦軸にその画素数を取ります。つまり、「画像中に画素値が〇〇の画素は何個あるのか」を示します。

【画像処理】ヒストグラムの原理・特徴

この記事では、画像処理におけるヒストグラムの原理や計算式についてまとめました。

今回は、Python言語を用いて画像のヒストグラムを求めてみました。
ヒストグラムの計算部分は以下の2種類の方法を実装してみました。

方法①・・・NumPyの「numpy.histogram」を使用
方法②・・・OpenCVの「cv2.calcHist」を使用

書式①

hist, bins = np.histogram(src.ravel(),256,[0,256])

パラメータ名	説明
src	入力画像(1チャンネル)
hist	ヒストグラムのデータ（1次元配列）

書式②

hist = cv2.calcHist(src)

パラメータ名	説明
src	入力画像(1チャンネル)
hist	ヒストグラムのデータ（2次元配列）

動画解説

グレースケール（1ch）

#-*- coding:utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt


# 入力画像を読み込み
img = cv2.imread("C:\prog\python\input.jpg")

# グレースケール変換
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)

# 方法1(NumPyでヒストグラムの算出)
hist, bins = np.histogram(gray.ravel(),256,[0,256])

# 方法2(OpenCVでヒストグラムの算出)
#hist = cv2.calcHist([img],[0],None,[256],[0,256])

# ヒストグラムの中身表示
print(hist)

# グラフの作成
plt.xlim(0, 255)
plt.plot(hist)
plt.xlabel("Pixel value", fontsize=20)
plt.ylabel("Number of pixels", fontsize=20)
plt.grid()
plt.show()

RGBカラー（3ch）

#-*- coding:utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt


# 入力画像を読み込み
img = cv2.imread("C:\prog\python\input.jpg")

b, g, r = img[:,:,0], img[:,:,1], img[:,:,2]

# 方法1(NumPyでヒストグラムの算出)
hist_r, bins = np.histogram(r.ravel(),256,[0,256])
hist_g, bins = np.histogram(g.ravel(),256,[0,256])
hist_b, bins = np.histogram(b.ravel(),256,[0,256])

# 方法2(OpenCVでヒストグラムの算出)
#hist_r = cv2.calcHist([r],[0],None,[256],[0,256])
#hist_g = cv2.calcHist([g],[0],None,[256],[0,256])
#hist_b = cv2.calcHist([b],[0],None,[256],[0,256])

# グラフの作成
plt.xlim(0, 255)
plt.plot(hist_r, "-r", label="Red")
plt.plot(hist_g, "-g", label="Green")
plt.plot(hist_b, "-b", label="Blue")
plt.xlabel("Pixel value", fontsize=20)
plt.ylabel("Number of pixels", fontsize=20)
plt.legend()
plt.grid()
plt.show()

【実行結果】

サンプルプログラムの実行結果です。

■入力画像

■1chのヒストグラム

■3chのヒストグラム

■出力結果（cv2.calcHistに1ch画像を入力した場合）

[[  113.]
 [   34.]
︙
 [  922.]
 [ 3124.]]

■出力結果（numpy.histgramに1ch画像を入力した場合）

[ 113   34 … 922 3124]

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