图像直方图就是用来统计图像像素值分布的。
灰度图分布
读取灰度图
phone = cv2.imread('phone.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
a = phone.ravel()
plt.hist(a, bins=256)
plt.show()如何可以获得当前像素值分布
读取各通道的像素值分布
img = cv2.imread('phone.png')
colors = ('b', 'g', 'r')
for i, col in enumerate(colors):histr = cv2.calcHist([img], [i], None, [256], [0, 256])plt.plot(histr, color=col)
plt.show()
加上掩膜
这个就是给一张图片（黑白图片），与我们目标图片相加，然后白色部分的图像就会得到保留，而黑色就变成了黑色。
phone = cv2.imread('phone.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
cv2.imshow('phone',phone)
cv2.waitKey(0)
mask = np.zeros(phone.shape[:2],np.uint8)
mask[50:530,100:470] = 255
cv2.imshow('mask',mask)
cv2.waitKey(0)
Phone_mask = cv2.bitwise_and(phone,phone,mask=mask)
cv2.imshow('Phone_mask',Phone_mask)
cv2.waitKey(0)
Phone_hist_mask = cv2.calcHist([phone], [0], mask, [16], [0, 256])
plt.plot(Phone_hist_mask)
plt.show()例如这样一个掩膜
与我们图像相加后
这里我们还可以把掩膜设置为一个轮廓，那么就可以读取轮廓了。
