问opencv / python中如何识别特定形状的直方图

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(请参阅结尾处的编辑，以防我误解了问题)：

如果您想要绘制直方图，我已经向OpenCV提交了一个python示例，您可以从这里获得它：

http://code.opencv.org/projects/opencv/repository/entry/trunk/opencv/samples/python2/hist.py

它用于绘制两种直方图。第一个既适用于彩色图像，也适用于灰度图像，如下所示：http://opencvpython.blogspot.in/2012/04/drawing-histogram-in-opencv-python.html

第二种是专门针对灰度图像的，它与问题中的图像相同。

我将展示第二个和它的修改。

考虑完整的图像如下：

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如你所示，我们需要画一个直方图。检查以下代码：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('messi5.jpg')
mask = cv2.imread('mask.png',0)
ret,mask = cv2.threshold(mask,127,255,0)

def hist_lines(im,mask):
    h = np.zeros((300,256,3))
    if len(im.shape)!=2:
        print "hist_lines applicable only for grayscale images"
        #print "so converting image to grayscale for representation"
        im = cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    hist_item = cv2.calcHist([im],[0],mask,[256],[0,255])
    cv2.normalize(hist_item,hist_item,0,255,cv2.NORM_MINMAX)
    hist=np.int32(np.around(hist_item))
    for x,y in enumerate(hist):
        cv2.line(h,(x,0),(x,y),(255,255,255))
    y = np.flipud(h)
    return y

histogram = hist_lines(img,None)

下面是我们得到的直方图。记住，这是完整图像的直方图。为此，我们给了None作为掩码。

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现在我想找出图像某些部分的直方图。OpenCV直方图函数为此提供了一个掩码。对于正常直方图，您应该将其设置为None。否则，您必须指定掩码。

掩码是一幅8位的图像，白色表示应该用于直方图计算，而黑色表示不应该使用。

因此，我使用了如下所示的面罩(使用油漆创建，您必须为您的目的创建自己的面具)。

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我修改了最后一行代码如下：

histogram = hist_lines(img,mask)

现在请看下面的区别：

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(请记住，值是标准化的，因此所显示的值不是实际的像素计数，标准化为255。如你所愿改变它。)

编辑:

我想我误解了你的问题。你需要比较直方图，对吧？

如果这是您想要的，您可以使用cv2.compareHist函数。

有一个关于这在C++中的官方教程。您可以找到相应的这里的Python代码。

您可以使用一个简单的相关性度量。

• 确保你计算的直方图和你的参考值是标准化的(表示概率)。
• 对于每个直方图计算(假定myRef和myHist是numpy数组)： metric = (myRef * myHist).sum()
• 这个度量是衡量直方图看起来有多像你的参考。