HSV分量直方图显示

# -*- coding:utf-8 -*-
#本程序用于将一张彩色图片分解HSV分量显示，并显示直方图
import cv2  #导入opencv模块
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt#绘制直方图函数
def grayHist(img, name):h, w = img.shape[:2]pixelSequence = img.reshape([h * w, ])numberBins = 256histogram, bins, patch = plt.hist(pixelSequence, numberBins,facecolor='black', histtype='bar')plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用来正常显示中文标签plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = Falseplt.xlabel("灰度值")plt.ylabel("像素数量")plt.axis([0, 255, 0, np.max(histogram)])plt.savefig("D:/HSV-deal-images/" + name + ".png")plt.show()img = cv2.imread("imag2.jpg")  #导入图片，图片放在程序所在目录
cv2.namedWindow("imagshow", 2)   #创建一个窗口
cv2.imshow('imagshow', img)    #显示原始图片#使用cvtColor转换为HSV图
out_img_HSV=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV)#将图片转换为灰度图
hsvChannels=cv2.split(out_img_HSV)  #将HSV格式的图片分解为3个通道cv2.namedWindow("Hue",2)   #创建一个窗口
cv2.imshow('Hue',hsvChannels[0]) #显示Hue分量
grayHist(hsvChannels[0],"H-Histogram")
cv2.namedWindow("Saturation",2)   #创建一个窗口
cv2.imshow('Saturation',hsvChannels[1]) #显示Saturation分量
grayHist(hsvChannels[1],"S-Histogram")
cv2.namedWindow("Value",2)   #创建一个窗口
cv2.imshow('Value',hsvChannels[2]) #显示Value分量
grayHist(hsvChannels[2],"V-Histogarm")cv2.waitKey(0)  #等待用户操作

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