直方图-2（对图片中的每个像素值增加50个像素和减去50个像素和灰度直方图——mask）

1、对图片中的每个像素值增加50个像素和减去50个像素

# 1 导入库
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 2 方法：显示图片
def show_image(image, title, pos):
    #  顺序转换：BGR TO RGB
    image_RGB = image[:, :, ::-1] # shape : (height, width, channel)
    # 显示标题
    plt.title(title)
    plt.subplot(2, 3, pos) # 定位
    plt.imshow(image_RGB)

# 3 方法：显示图片的灰度直方图
def show_histogram(hist, title, pos, color):
    # 显示标题
    plt.title(title)
    plt.subplot(2, 3, pos) # 定位图片
    plt.xlabel("Bins") # 横轴信息
    plt.ylabel("Pixels") # 纵轴信息
    plt.xlim([0, 256]) # 范围
    plt.plot(hist, color=color) # 绘制直方图


# 4 主函数 main()
def main():
    # 5 创建画布
    plt.figure(figsize=(15, 6)) # 画布大小
    plt.suptitle("Gray Image Histogram", fontsize=14, fontweight="bold") # 设置标题形式

    # 6 加载图片
    img = cv2.imread("children.jpg")

    # 7 灰度转换
    img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 8 计算灰度图的直方图
    hist_img = cv2.calcHist([img_gray], [0], None, [256], [0, 256])

    # 9 展示灰度直方图
    # 灰度图转换成BGR格式图片
    img_BGR = cv2.cvtColor(img_gray, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
    show_image(img_BGR, "BGR image", 1)
    show_histogram(hist_img, "gray image histogram", 4, "m")

    # 10 对图片中的每个像素值增加50个像素
    M = np.ones(img_gray.shape, np.uint8) * 50 # 构建矩阵
    # np.ones()函数返回给定形状和数据类型的新数组，其中元素的值设置为1。  乘以50

    added_img = cv2.add(img_gray, M)
    add_img_hist = cv2.calcHist([added_img], [0], None, [256], [0, 256]) # 计算直方图  列表元素
    added_img_BGR = cv2.cvtColor(added_img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)  #BGR
    show_image(added_img_BGR, "added image", 2)
    show_histogram(add_img_hist, "added image hist", 5, "m")

    # 11 对图片中的每个像素值减去50个像素
    subtract_img = cv2.subtract(img_gray, M)
    subtract_img_hist = cv2.calcHist([subtract_img], [0], None, [256], [0, 256]) # 计算直方图
    subtract_img_BGR = cv2.cvtColor(subtract_img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
    show_image(subtract_img_BGR, "subtracted image", 3)
    show_histogram(subtract_img_hist, "subtracted image hist", 6, "m")

    plt.show()

# 调用主函数
if __name__ == '__main__':
    main()

2、灰度直方图——mask

mask ： 提取感兴趣区域。

# 1 导入库
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 2 方法：显示图片
def show_image(image, title, pos):
    img_RGB = image[:, :, ::-1]  # BGR to RGB
    plt.title(title)
    plt.subplot(2, 2, pos)
    plt.imshow(img_RGB)

# 3 方法：显示灰度直方图
def show_histogram(hist, title, pos, color):
    plt.subplot(2, 2, pos)
    plt.title(title)
    plt.xlim([0, 256])
    plt.plot(hist, color=color)

# 4 主函数
def main():
    # 5 创建画布
    plt.figure(figsize=(12, 7))
    plt.suptitle("Gray Image and Histogram with mask", fontsize=16, fontweight="bold")

    # 6 读取图片并灰度转换，计算直方图，显示
    img_gray = cv2.imread("children.jpg", cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 读取并进行灰度转换
    img_gray_hist = cv2.calcHist([img_gray], [0], None, [256], [0, 256]) # 计算直方图
    show_image(img_gray, "image gray", 1)
    show_histogram(img_gray_hist, "image gray histogram", 2, "m")

    # 7 创建mask，计算位图，直方图
    mask = np.zeros(img_gray.shape[:2], np.uint8)
    mask[130:500, 600:1400] = 255 # 获取mask，并赋予颜色
    img_mask_hist = cv2.calcHist([img_gray], [0], mask, [256], [0, 256])  # 计算mask的直方图
    # 返回来一个给定形状和类型的用0填充的数组；zeros(shape, dtype=float, order=‘C’)
    # shape: 形状  dtype: 数据类型，可选参数，默认numpy.float64  order: 可选参数，c代表与c语言类似，行优先；F代表列优先

    # 8 通过位运算（与运算）计算带有mask的灰度图片
    mask_img = cv2.bitwise_and(img_gray, img_gray, mask = mask)

    # 9 显示带有mask的图片和直方图
    show_image(mask_img, "gray image with mask", 3)
    show_histogram(img_mask_hist, "histogram with masked gray image", 4, "m")

    plt.show()
if __name__ == '__main__':
    main()