【Python版OpenCV】cv2.calcHistで画像のヒストグラムを計算してグラフ化する方法

Python版OpenCVで画像のヒストグラムを求めたり濃度変換する方法をソースコード付きで解説します。

Python版OpenCVで画像のヒストグラムを作成

本ページの内容は以下動画でも解説しています。

画像のヒストグラムは、横軸が画素値（階調値）、縦軸は画素数の2次元グラフです。
つまり、「画像中にある画素値をもつ画素は何個あるのか」を示します。

今回は、Python版OpenCVを用いて画像のヒストグラムを求めてみました。
ヒストグラムの計算部分は以下の2種類の方法で実装してみました。

方法①・・・NumPyの「numpy.histogram」を使用
方法②・・・OpenCVの「cv2.calcHist」を使用

hist, bins = np.histogram(src.ravel(),256,[0,256])

パラメータ名	説明
src	入力画像(1チャンネル)
hist	ヒストグラムのデータ（1次元配列）

hist = cv2.calcHist(src)

パラメータ名	説明
src	入力画像(1チャンネル)
hist	ヒストグラムのデータ（2次元配列）

グレースケール画像（1ch）のヒストグラムを作成するソースコードと実行結果です。

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■入力画像(左)と出力したヒストグラム(右)

入力画像は天体望遠鏡で撮影したオリオン大星雲です。
黒い部分が多いので、ヒストグラムが左寄りになっています。

RGBカラー画像（3ch）のヒストグラムを作成するソースコードと実行結果です。

■入力画像(左)と出力したヒストグラム(右)

RGBカラー画像(3ch)をRed(赤)、Green(緑色)、Blue(青)の1chずつに分解してヒストグラムを計算し、プロットしています。