نوشته‌ها

Histogram in OpenCv

 هیستوگرام در پردازش تصویر

۱- نمودار هیستوگرام چیست؟
۱-۲- هیستوگرام برای تصاویر رنگی
۱-۳- متعادل سازی هیستوگرام


 نمودار هیستوگرام چیست؟

هیستوگرام یا بافت‌نگار به نموداری گفته می‌شود که فراوانی عناصری که در محور افقی آن قرار دارند را در محور عمودی نشان می‌دهد. ویکی

تصویر زیر یک ماتریس دو بعدی از یک تصویر است که که حاوی اطلاعات از شدت روشنایی است .اگر فرض کنیم، تعداد پیکسلهایی که شدت روشنایی مثلا ۰ دارند ۱۰ تا است، ۱۰ را در محور y و محدوده شدت روشنایی(۰ یا سیاه) را درمحور x نشان میدهد.
یک هیستوگرام  مجموعه ای از مناطق مستطیل شکل یا استوانه ای به نام سطل(bin) است. (تعریف دیگر)

 

هیستوگرام 

https://docs.opencv.org

اگر بخواهیم این داده ها را به صورت سازمان یافته ببینیم  باید چه کنیم؟ با توجه به اینکه محدوده ارزش اطلاعات برای این مورد ۲۵۶ مقدار است، میتوانیم محدوده را به بخشهایی مثل سطل(bins) تقسیم کنیم:

\begin{array}{l} [0, 255] = { [0, 15] \cup [16, 31] \cup ....\cup [240,255] } \\ range = { bin_{1} \cup bin_{2} \cup ....\cup bin_{n = 15} } \end{array}

 

بنابراین  می توانیم تعداد پیکسل هایی را که در محدوده هر سطل قرار می گیرند، نگهداریم. برای تصویر بالا، تصویر زیر آماده شده است. محور x همان سطل ها و محور y تعداد پیکسل.

Histogram

Histogram

این یک مثال ساده از نحوه عملکرد هیستوگرام و دلیل مفید بودن آن است. هیستوگرام می تواند نه تنها از شدت های رنگ،  بلکه از ویژگی های تصویری که می خواهیم اندازه گیری کنیم (مانند شیب، جهت ها و غیره) باشد. 

بیایید برخی ورودی های تابع  هیستوگرام را شناسایی کنیم:

  • dims: تعداد پارامترهایی که می خواهید اطلاعات را جمع آوری کنید. در مثال ما مقدار این پارامتر ۱ است. چون فقط مقدار شدت روشنایی را در نظر گرفتیم. 
  • bins : تعداد هر مستطیل یا سطل را مشخص میکند. در این مثال bins = 16
  • range: بازه ای از مقادیر [range = [0,255

اگر می خواهید دو ویژگی را حساب کنید چه؟ در این حالت نتیجه شما یک قطعه ۳D است. همین کار را برای ویژگی های بیشتر اعمال می کند (مطمئنا پیچیده تر می شود).

در تمام قسمت ها از تصویر زیر به عنوان ورودی استفاده شده است:

Histogram

تصویر اصلی

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

gray_img = cv2.imread('images_histogram.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)#histogram tasvir tak kanale
cv2.imshow('GoldenGate',gray_img)
hist = cv2.calcHist([gray_img],[0],None,[256],[0,256])
plt.hist(gray_img.ravel(),256,[0,256])
plt.title('Histogram for gray scale picture')
plt.show()

while True:
    k = cv2.waitKey(0) & 0xFF     
    if k == 27: break             # ESC key to exit 
cv2.destroyAllWindows()

hisgray

image_histogram

image_histogram

نکته: نحوه کارکرد تابع ()ravel, همانند (reshape(-1.

 import numpy as np
 x = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print (np.ravel(x))
[۱ ۲ ۳ ۴ ۵ ۶]
 x.reshape(-1)
array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

()calcHist

OpenCV از  تابع ()cv2.calcHist  برای هیستوگرام استفاده میکند. بنابراین، زمان آن است که به پارامترهای خاص مربوط به تابع () cv2.calcHist نگاه کنیم:

cv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges[, hist[, accumulate]])

ما به صورت زیر استفاده کردیم:

hist = cv2.calcHist([gray_img],[0],None,[256],[0,256])

پارامتر ها

  1. images: تصویر منبع از نوع uint8 یا float32، باید به عنوان یک لیست ارائه شود. [gray_img]
  2. channels: این مورد نیز به عنوان یک لیست [] داده شده است. این شاخص کانال است که ما با آن هیستوگرام را محاسبه می کنیم. برای مثال، اگر ورودی تصویر سیاه و سفید است، مقدار آن [۰] است. برای تصویر رنگی، می توانید [۰]، [۱] یا [۲] را به ترتیب برای هیستوگرام کانال آبی، سبز یا قرمز محاسبه کنید.
  3. mask:  برای پیدا کردن هیستوگرام  تصویرکامل ، آن را به عنوان None تنظیم شده است. با این حال، اگر ما می خواهیم هیستوگرام منطقه خاص تصویر را دریافت کنیم، باید یک تصویر ماسک برای آن ایجاد کنیم و آن را ماسک کنیم.
  4. histSize:  نشان دهنده شمارش BIN است. باید در [] داده شود. برای مقیاس کامل، ما [۲۵۶]را قرار دادیم .
  5. ranges : به طور معمول، [۰،۲۵۶] است.

 

()NumPy – np.histogram

 

همچنین NumPy یک تابع برای هیستوگرام، که ()np.histogram  است  را فراهم می کند. بنابراین، ما می توانیم به جای تابع OpenCV از NumPy استفاده کنیم:

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

gray_img = cv2.imread('hisimage.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
cv2.imshow('GoldenGate',gray_img)
#hist = cv2.calcHist([gray_img],[0],None,[256],[0,256])
hist,bins = np.histogram(gray_img,256,[0,256])

plt.hist(gray_img.ravel(),256,[0,256])
plt.title('Histogram for gray scale picture')
plt.show()

while True:
    k = cv2.waitKey(0) & 0xFF     
    if k == 27: break             # ESC key to exit
cv2.destroyAllWindows()

هیستوگرام برای تصاویر رنگی

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

img = cv2.imread('images/GoldenGateSunset.png', -1)
cv2.imshow('GoldenGate',img)

color = ('b','g','r')
for channel,col in enumerate(color):
    histr = cv2.calcHist([img],[channel],None,[256],[0,256])
    plt.plot(histr,color = col)
    plt.xlim([0,256])
plt.title('Histogram for color scale picture')
plt.show()

while True:
    k = cv2.waitKey(0) & 0xFF     
    if k == 27: break             # ESC key to exit 
cv2.destroyAllWindows()
his-color-image

هیستوگرام برای تصاویر رنگی


متعادل سازی هیستوگرام

یکی از مشکلاتی که در آستانه گذاری ساده داشتیم، تصاویر ورودی با روشنایی متفاوت، خروجی مناسبی نداشت. برای یکنواختی تصویر میتوانیم قبل از آستانه گیری از متعادل سازی استفاده کنیم. متعادل سازی هیستوگرام  برای بهبود کنتراست و افزایش کیفیت تصویر، استفاده می شود.

یک تصویر را که مقادیر پیکسل(شدت روشنایی) آن،  به رنج کمی از مقادیر،  محدود است را در نظر بگیرید. برای مثال، تصویر روشن تر تمام پیکسل ها را به مقادیر بالا(نزدیک به ۲۵۵) محدود خواهد کرد. اما یک تصویر خوب، پیکسل ها را از تمام نقاط تصویر انتخاب میکند.

بنابراین باید این هیستوگرام را به هر دو انتها ببرید ( تصویر زیر از ویکیپدیا داده شده است) و این همان کاری است که متعادل سازی  هیستوگرام می کند (به صورت ساده).

این عمل، کنتراست تصویر را بهبود می بخشد. 

histogram_equalization

متعادل سازی هیستوگرام

importcv2
import numpy as  np
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv2.imread('wiki.jpg',0)
hist,bins = np.histogram(img.flatten(),256,[0,256])
cdf = hist.cumsum()
cdf_normalized = cdf * hist.max()/ cdf.max()
plt.plot(cdf_normalized, color = 'b')
plt.hist(img.flatten(),256,[0,256], color = 'r')
plt.xlim([0,256])
plt.legend(('cdf','histogram'), loc = 'upper left')
plt.show()

در تصوير، مقدار ميانگين مقدار متوسط شدت روشنايی تصوير را نشان می دهد و مقدار واريانس، مقدار متوسط کنتراست تصوير را نمايش می دهد.

 🆔@image_Process
🌐https://t.me/image_Process


۱-پردازش تصویر با پایتون-OpenCV
۲-آموزش نصب pip در پایتون
۳-
کتابخانه های مورد نیاز پردازش تصویر
۴ – خواندن و نمایش فرمت تصویر در پایتون
۵- نمایش تصویرRGB با Matplotlib و تابع تبدیل ()cvtColor در OpenCv

۶-تغییر فضاهای رنگ- opencv

۷-تقسیم و ادغام کانال های تصویری با opencv

۸-بخشبندی تصویر (Image Segmentation)

۹-آستانه گذاری ساده

۱۰- هیستوگرام در پردازش تصویر


image -processing-python-opencv

نمایش تصویرRGB با Matplotlib و تابع تبدیل ()cvtColor در OpenCv

.

۱- نمایش تصویرRGB با Matplotlib</a
۱- ۲خواندن و نمایش تصویر فقط با opencv
۱- ۳خواندن و نمایش تصویر فقط با matplotlib
۱- ۴ خواندن تصویر با opencv و نمایش آن توسط matplotlib
۲- تابع تبدیل ()cvtColor در OpenCv

 

 


نمایش تصویرRGB با Matplotlib

 


می دانیم که کتابخانه  matplotlib ، برای کار با نمودارها و ارقام است. اما اگر خواستیم یک تصویر ساده RGB را نمایش دهیم چه؟ آیا می توانیم با matplotlib انجام دهیم؟

در این قسمت مابه شما نشان می دهیم که چگونه یک تصویر RGB  را با matplotlib فقط در چند خط کد  میشه نشان داد و هرگونه ابهاماتی را که هنگام استفاده از OpenCV و matplotlib وقتی با هم اجرا میشوند، مواجه می شوید روشن کنید.

یک تصویر RGB، که گاهی اوقات به عنوان یک تصویر رنگی واقعی نامیده می شود، به صورت یک آرایه سه بعدی  داده m × n × ۳ ذخیره می شود که کانالهای قرمز، سبز و آبی رنگ را برای هر پیکسل تعریف می کند. رنگ هر پیکسل با ترکیبی از فرمت های فایل های گرافیکی تصاویر RGB، به عنوان تصاویر ۲۴(۸*۳) بیتی ذخیره می شود، حال آنکه هر کدام از کانالهای قرمز، سبز و آبی ۸ بیت هستند.

 

تصویر اصلی

 

خواندن و نمایش تصویر فقط با opencv

کد زیر فقط از opencv برای خواندن و نمایش تصویر استفاده  کرده است. توجه داشته باشید که فرمت رنگ پیش فرض در OpenCV  BGR است (بایت ها معکوس می شوند).

import numpy as np
import cv2
img = cv2.imread('test.png')
cv2.imshow('opencv',img)
cv2.waitKey (0)
cv2.destroyAllWindows ()

خروجی:

11

 

خواندن و نمایش تصویر فقط با matplotlib

در کد زیر هم فقط از matplotlib برای خواندن و نمایش تصویر  استفاده شده است.

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
image = mpimg.imread("img2.png")
plt.imshow(image)
plt.show()

اولین کاری که ما انجام می دهیم این است که کتابخانه matplotlib را وارد کنیم.

ولی ما فقط از یک قسمتی از این کتابخانه مربوط به خواندن تصویر است به عنوان mpimg  ، که جایگزین  matplotlib.image،  همچنین از plt که جایگزین matplotlib.pyplot است  برای نمایش استفاده کردیم.
ما می توانیم تصویر زیر را ببینیم:

 

12

در مورد خلاص شدن از محور  و اعداد از کد زیر استفاده میکنیم:

plt.axis(“off”)
plt.imshow(image)
plt.show()
 
 

خواندن تصویر با opencv و نمایش آن توسط matplotlib

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
image = cv2.imread("img2.png") 
 plt.axis("off") 
plt.imshow(image)
plt.show() 

 

اما نتیجه انتظار نمی رفت تصویر زیر باشد:

13

 

چرا نتیجه مورد انتظار نیست؟

پاسخ به عنوان یک نکته در opencv نهفته است.

 

نکته

OpenCV تصاویر RGB را به عنوان آرایه های چند بعدی Numpy معرفی می کند … اما به ترتیب معکوس! به این معنی که تصاویر در واقع در BGR به جای RGB نشان داده شده است!

پس چگونه این مسئله را حل کنیم؟

 

 تصویر را از BGR به RGB   تبدیل   کنیم:


تابع تبدیل ()cvtColor در OpenCv 


این تابع یک تصویر ورودی را از یک فضای رنگی به یکی دیگر تبدیل می کند.  در صورت تغییر به-از فضای رنگ RGB، منظور از کانال ها باید صریح مشخص شود (RGB یا BGR).

cv2.cvtColor(src, code[, dst[, dstCn]]) → dst

پارامتر ها

src : تصویر ورودی:

۸-bit unsigned, 16-bit unsigned ( CV_16UC… )

dst : تصویر خروجی که اندازه و عمق آن باید مثل تصویر ورودی باشد.

code : کد تبدیل فضای رنگ

dstCn – تعداد کانال ها در تصویر مقصد؛ اگر پارامتر ۰ باشد، تعداد کانال ها به صورت خودکار از src و کد به دست می آید.

چرا در OpenCV  فضای رنگ BGR  است؟

 توجه داشته باشید که فرمت رنگ پیش فرض در OpenCV اغلب به عنوان RGB نامیده می شود اما در واقع BGR است (بایت ها معکوس می شوند).

  بنابراین بایت اول یک تصویر استاندارد ۲۴ بیتی،  ۸ بیتی،  آبی ، بایت دوم سبز  و بایت سوم قرمز خواهد بود. بایت های چهارم، پنجم و ششم پیکسل دوم (آبی، سپس سبز، سپس قرمز)، و غیره

محدوده  معمول برای مقادیر کانال R، G و B عبارتند از:

۰ to 255 for CV_8U images

۰ to 65535 for CV_16U images

۰ to 1 for CV_32F images

CV_8U  – یعنی یک پیکسل می تواند مقادیر ۰-۲۵۵ داشته باشد، این محدوده طبیعی برای اکثر فرمت های تصویری و فیلم است.

CV_32F – پیکسل می تواند هر مقدار بین ۰-۱٫۰ داشته باشد، برای برخی از مجموعه محاسبات در داده ها مفید است – اما باید آن را به ۸ بیت برای ذخیره یا نمایش با ضرب کردن هر پیکسل به ۲۵۵ تبدیل کنید.

CV_8U: یک عدد صحیح بدون علامت ۱ بایت (unsigned char).
CV_32S عدد صحیح علامت دار (int).
CV_32F: نقطه شناور ۴ بایت.

 

import numpy as np
 import matplotlib.pyplot as plt
 import cv2
img = cv2.imread('img2.png')
temp = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.imshow(temp)
plt.axis('off')
plt.show()

 

نتیجه اسکریپت ما نشان می دهد که رنگ های تصویر ما درست است.