什么是直方图呢？通过直方图你可以对整幅图像的灰度分布有一个整体的感觉了解。直方图的 x 轴是灰度值（0 到 255），y轴是图片中具有同一个灰度值的 点的数目。可以通过下面的图像感受一下

直方图是处理当中非常常用的一种手段，opencv也有现成的方法，cv2.calcHist

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

def show_hist(cv2_img):    """ 显示直方图 """    color = ('b','g','r')    for i,col in enumerate(color):        histr = cv2.calcHist([cv2_img],[i],None,[256],[0,256])        plt.plot(histr,color = col)        plt.legend()        plt.xlim([0,256])        plt.xticks([]), plt.yticks([])    plt.show()   

通过直方图我们可以观察该直方图了解需要如何调整亮度分布。下面的图蓝色分量在200 ~ 250较高，应该就是天空的颜色，因为对应亮度最大。

我们可以通过前几章分享的知识，对应主题进行分离，看看亮度在3维空间的分布情况。

首先，我们需要获得二值图像：

我们先用默认值进行二值图效果：

gray = cv2.cvtColor(cv2_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)blur = cv2.blur(gray, (10, 10))k=np.ones((10, 10),np.uint8)_, th = cv2.threshold(blur, 127, 255, cv2.THRESH_OTSU)

原图：

mask：

通过逻辑运算获得图像：

img = cv2.bitwise_and(cv2_img, cv2_img, mask=~open)

分离颜色通道， 获得像素值：

这里采用切片来处理：

img_b = cv2_img[:, :, 0].astype(np.int16)

img_g = cv2_img[:, :, 1].astype(np.int16)

img_r = cv2_img[:, :, 2].astype(np.int16)

三维空间显示

我们可以看到颜色较深的橙色部分就是主题。再来看一个例子：

通过这几个例子，关于亮度的影响就很深刻了，这对我们后面使用灰度直方图有很大帮助。

### 显示3D图像def showPiexlDist(imgArrs):    fig = plt.figure()    ax1 = fig.add_subplot(111, projection='3d')    h, w, pimg = piexlDifvalue(imgArrs)    x = np.arange(0, w, 1)    y = np.arange(0, h, 1)    X, Y = np.meshgrid(x, y)    Z = np.zeros(Y.shape, dtype=np.uint16)     for i in range(Y.shape[0]):        for j in range(Y.shape[1]):            Z[i][j] = img_sum[i][j]    ax1.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1,cmap=plt.get_cmap('rainbow'))    plt.show()

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