Python skimage.exposure.histogram用法及代碼示例

用法: skimage.exposure.histogram(image, nbins=256, source_range='image', normalize=False, *, channel_axis=None)

返回圖像的直方圖。

與 numpy.histogram 不同，此函數返回 bin 的中心，並且不會重新組合整數數組。對於整數數組，每個整數值都有自己的 bin，這提高了速度和強度分辨率。

如果channel_axis未設置，直方圖是在展平圖像上計算的。對於彩色或多通道圖像，設置channel_axis為所有通道使用公共分箱。或者，可以在每個通道上單獨應用該函數，以獲得具有單獨分箱的每個顏色通道的直方圖。

參數：

image：數組: 輸入圖像。
nbins：int 可選: 用於計算直方圖的 bin 數量。對於整數數組，此值將被忽略。
source_range：字符串，可選: ‘image’(默認)確定輸入圖像的範圍。 ‘dtype’ 確定該數據類型圖像的預期範圍。
normalize：布爾型，可選: 如果為 True，則通過其值的總和對直方圖進行歸一化。
channel_axis：int 或無，可選: 如果為 None，則假定圖像是灰度(單通道)圖像。否則，此參數指示數組的哪個軸對應於通道。

hist：數組: 直方圖的值。當channel_axis 不是 None 時， hist 將是一個二維數組，其中第一個軸對應於通道。
bin_centers：數組: bin 中心的值。

例子：

>>> from skimage import data, exposure, img_as_float
>>> image = img_as_float(data.camera())
>>> np.histogram(image, bins=2)
(array([ 93585, 168559]), array([0. , 0.5, 1. ]))
>>> exposure.histogram(image, nbins=2)
(array([ 93585, 168559]), array([0.25, 0.75]))

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自scikit-image.org大神的英文原創作品 skimage.exposure.histogram。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。

用法:

參數：

返回：

例子：