導入cv2
將numpy作為np導入
將matplotlib.pyplot作為plt導入
從mpl_toolkits.mplot3d導入Axes3D
img _ path = ' C:/Users/wz chan/Desktop/'
img = cv2 . im read(img _
導入cv2
將numpy作為np導入
將matplotlib.pyplot作為plt導入
從mpl_toolkits.mplot3d導入Axes3D
img _ path = ' C:/Users/wz chan/Desktop/'
img = cv2 . im read(img _ path+' test _ 600 x350 _ im write . jpg ')
hist_b = cv2.calcHist([img]，[0]，None，[256]，[0，256])
hist_g = cv2.calcHist([img]，[0]，None，[256]，[0，256])
hist_r = cv2.calcHist([img]，[0]，None，[256]，[0，256])
定義伽瑪轉換(img，伽瑪):
gamma_table = [np.power(x / 255.0，gamma)*範圍(256)中x的255.0]
γ_ table = NP . round(NP . array(γ_ table))。astype(np.uint8)
img_corrected = gamma_trans(img，0.5)
cv2 . im write(img _ path+' gamma _ corrected . jpg '，img_corrected)
hist _ b _ corrected = cv2 . calchist([img _ corrected]，[0]，None，[256]，[0，256])
hist _ g _ corrected = cv2 . calchist([img _ corrected]，[0]，None，[256]，[0，256])
hist _ r _ corrected = cv2 . calchist([img _ corrected]，[0]，None，[256]，[0，256])
圖= plt.figure()
pix_hists = [
[歷史b，歷史g，歷史r]，
[歷史_ b _校正，歷史_ g _校正，歷史_ r _校正]
]
pix_vals =範圍(256)
對於sub_plt，zip中的pix_hists([121，122]，pix _ hists):
ax = fig.add_subplot(sub_plt，projection = '3d ')
對於c，z，channel_hist in zip(['b '，' g '，' r']，[20，10，0]，pix_hists):
cs = [c] * 256
ax.bar(pix_vals，channel_hist，zs=z，zdir='y '，color=cs，alpha=0.618，edgecolor='none '，lw=0)
ax.set_xlabel('像素值')
ax.set_xlim([0，256])
ax.set_ylabel('計數')
ax.set_zlabel('通道')
plt.show()