神奇。cv2.calcHist()函数返回值，灰度值为255的像素个数看似为0。

cv2.calcHist()函数返回值，灰度值为255的像素个数看似为0的细节探究。

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npimg=cv2.imread("gray.jpg",cv2.IMREAD_GRAYSCALE) #灰度模式加载。
print(img.shape)
H=np.zeros(256)
for i in range(img.shape[0]):for j in range(img.shape[1]):**if img[i,j]!=255:**   #灰度图，灰度值为255的像素个数不计算。最后默认为0.H[img[i,j]]=H[img[i,j]]+1
#print(H.astype(np.int32))
plt.plot(H.reshape(256,1),color='b')

#这个是自己算的亮度直方图中像素个数统计信息。灰度值为255的像素个数不统计之后，和cv2.calcHist()统计信息返回结果一样。可能是因为255代表白色，所以灰度图不需要统计白色像素值。

histb=cv2.calcHist([img],[0],None,[256],[0,255])#统计图像直方图信息。
print(histb.shape)
print(histb.astype(np.int32))
#histb==H.reshape(256,1)
print(histb.sum())#img.shape=(320, 518)。这个结果乘出来是165,760。
#histb.sum()=157932.0.
#也就是有7828个灰度值为255的像素点没被统计。结果7828也非常好计算，
count=0
for i in range(img.shape[0]):for j in range(img.shape[1]):if img[i,j]==255: count=count+1

OK！

后来我发现我上边的错了，cv2.calcHist的range参数是[0,255]的时候，255灰度值的像素个数统计为0，但是参数是[0,256]的时候，255灰度值的像素个数统计为正确的个数。（range参数代表像素值的取值范围。）
改一下参数就会发现这个有趣的地方：
histb=cv2.calcHist([img],[0],None,[256],[0,256])#统计图像直方图信息。
这个得到的结果对比：上图是原来[0,255]的数据，下图是[0,256]的数据。

根据这个结果，我认为range参数取得是左闭右开区间，当参数是[0,255]时候，histb形状是(256,1),所以histb的第256个元素的统计个数一定为0。然而参数是[0,256]时候，histb的第256个元素就会得到像素值的统计个数。

接着，查看opencv/ calcHist函数源码中：
//位深度为8位的图像，一个基础元素的范围都在**[0,255)**内。
（这里某博主注释的是[0,255)，看来是不计算255的。）

const int low = 0, high = 256;
/*
*/
for( j = low; j < high; j++ )// 灰度值j 从0到255 循环{/* */}

但是从源码这个for遍历来看，是要计算255的。

参考(https://blog.csdn.net/zhjm07054115/article/details/24498839)
这是阿婆主小白猜测，希望有大佬指正错误。

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