ヒストグラムの紹介

画像処理でのヒストグラムの使用について説明する前に、まずヒストグラムとは何か、どのように使用されるか、そしてヒストグラムの例を見てから、ヒストグラムの理解を深めます。

ヒストグラム

ヒストグラムはグラフです。何でもの頻度を示すグラフ。通常、ヒストグラムには、データセット全体のデータの発生頻度を表すバーがあります。

ヒストグラムには、x軸とy軸の2つの軸があります。

x軸には、頻度をカウントする必要があるイベントが含まれます。

y軸には周波数が含まれます。

棒の高さが異なると、データの発生頻度が異なります。

通常、ヒストグラムは次のようになります。

これで、このヒストグラムの例が作成されます

プログラミングの学生のクラスを考えて、あなたは彼らにpythonを教えています。

学期の終わりに、表に示されているこの結果を得ました。しかし、それは非常に乱雑であり、クラスの全体的な結果を示していません。そのため、クラスの成績の全体的な発生頻度を示す結果のヒストグラムを作成する必要があります。ここでどのようにそれをするつもりです。

次に、x軸とy軸に表示されるものを見つける必要があります。

確かなことが1つあります。y軸には周波数が含まれているため、x軸に表示されるものです。 X軸には、頻度を計算する必要があるイベントが含まれます。この場合、x軸にはグレードが含まれます。

次に、画像でヒストグラムを使用する方法を説明します。

他のヒストグラムと同様に、画像のヒストグラムも頻度を示します。しかし、画像ヒストグラムは、ピクセル強度値の頻度を示しています。画像ヒストグラムでは、x軸はグレーレベルの強度を示し、y軸はこれらの強度の頻度を示します。

アインシュタインの上の写真のヒストグラムは次のようになります

ヒストグラムのx軸は、ピクセル値の範囲を示します。 8 bppの画像なので、256レベルのグレーまたはグレーの陰影が含まれています。それが、x軸の範囲が0から始まり、255で終わり、50のギャップがある理由です。一方、y軸は、これらの強度のカウントです。

グラフからわかるように、頻度の高いバーのほとんどは、暗い部分である前半部分にあります。これは、取得した画像がより暗いことを意味します。これは画像からも証明できます。

ヒストグラムには、画像処理で多くの用途があります。前述の最初の使用法は、画像の分析です。ヒストグラムを見るだけで画像について予測できます。体の骨のX線を見るようなものです。

ヒストグラムの2番目の用途は、明るさを目的としています。ヒストグラムは、画像の明るさに広く適用されます。明るさだけでなく、ヒストグラムは画像のコントラストの調整にも使用されます。

ヒストグラムのもう1つの重要な用途は、画像を均等化することです。

最後になりましたが、ヒストグラムはしきい値処理に広く使用されます。これは主にコンピュータービジョンで使用されます。