Гистограмма рисования в OpenCV-Python

Я просто пытался рисовать гистограмму с использованием нового интерфейса OpenCV Python (cv2).

Ниже приведен код, который я попробовал:

• Распознавание товарных знаков с использованием OpenCV
• Найти скорость автомобиля с изображений
• Разница в opencv hog-дескрипторе, вычисленная в python и c ++
• Ubuntu, как установить OpenCV для python3?
• OpenCV Python: как определить, закрыто ли окно?

import cv2 import numpy as np import time img = cv2.imread('zzz.jpg') h = np.zeros((300,256,3)) b,g,r = cv2.split(img) bins = np.arange(256).reshape(256,1) color = [ (255,0,0),(0,255,0),(0,0,255) ] for item,col in zip([b,g,r],color): hist_item = cv2.calcHist([item],[0],None,[256],[0,255]) cv2.normalize(hist_item,hist_item,0,255,cv2.NORM_MINMAX) hist=np.int32(np.around(hist_item)) pts = np.column_stack((bins,hist)) cv2.polylines(h,[pts],False,col) h=np.flipud(h) cv2.imshow('colorhist',h) cv2.waitKey(0) 

И он отлично работает. Ниже приведена полученная гистограмма.

Затем я немного изменил код.

т.е. изменил шестую строку в коде b,g,r = cv2.split(img) на b,g,r = img[:,:,0], img[:,:,1], img[:,:,2] (потому что он работает немного быстрее, чем cv2.split ).

Теперь результат отличается от другого. Ниже приведен вывод.

Я проверил значения b,g,r из обоих кодов. Они такие же.

Разница заключается в выходе cv2.calcHist . Результат hist_item отличается в обоих случаях.

Вопрос :

Как это происходит? Почему результат cv2.calcHist отличается, когда входы одинаковы?

РЕДАКТИРОВАТЬ

Я попробовал другой код. Теперь, numpy версия моего первого кода.

 import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('zzz.jpg') h = np.zeros((300,256,3)) b,g,r = img[:,:,0],img[:,:,1],img[:,:,2] bins = np.arange(257) bin = bins[0:-1] color = [ (255,0,0),(0,255,0),(0,0,255) ] for item,col in zip([b,g,r],color): N,bins = np.histogram(item,bins) v=N.max() N = np.int32(np.around((N*255)/v)) N=N.reshape(256,1) pts = np.column_stack((bin,N)) cv2.polylines(h,[pts],False,col,2) h=np.flipud(h) cv2.imshow('img',h) cv2.waitKey(0) 

И выход такой же, как и первый.

Вы можете получить мое оригинальное изображение здесь: zzz.jpg

Спасибо.

 b,g,r = img[:,:,0].copy(), img[:,:,1].copy(), img[:,:,2].copy() 

 import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('zzzyj.jpg') h = np.zeros((300,256,3)) bins = np.arange(256).reshape(256,1) color = [ (255,0,0),(0,255,0),(0,0,255) ] for ch, col in enumerate(color): hist_item = cv2.calcHist([img],[ch],None,[256],[0,255]) cv2.normalize(hist_item,hist_item,0,255,cv2.NORM_MINMAX) hist=np.int32(np.around(hist_item)) pts = np.column_stack((bins,hist)) cv2.polylines(h,[pts],False,col) h=np.flipud(h) cv2.imshow('colorhist',h) cv2.waitKey(0)