<filename>img_brightness_show.py
#!usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 _*-
"""
@author:<NAME>
@describe: 灰度直方图，描述每个灰度级在图像矩阵中的像素个数或者占有率
@time: 2019/09/15
"""

import sys
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 对于8位图，图像的灰度级范围式0~255之间的整数，通过定义函数来计算直方图


def calcGrayHist(image):
    # 灰度图像矩阵的高、宽
    rows, cols = image.shape
    # 存储灰度直方图
    grayHist = np.zeros([256], np.uint64)
    for r in range(rows):
        for c in range(cols):
            grayHist[image[r][c]] += 1
    return grayHist


# 主函数
if __name__ == "__main__":
    # 第一个参数式图片地址，你只需放上你的图片就可
    image = cv2.imread(
        'D:\Computer Vision\Datasets\prostate_MR\DL_Image\DL_Image0001_0001.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    cv2.imshow("image", image)
    print("Usge:python histogram.py imageFile")
    # 计算灰度直方图
    grayHist = calcGrayHist(image)
    # 画出灰度直方图
    x_range = range(256)
    plt.plot(x_range, grayHist, 'r', linewidth=2, c='black')
    # 设置坐标轴的范围
    y_maxValue = np.max(grayHist)
    plt.axis([0, 255, 0, y_maxValue])
    plt.ylabel('gray level')
    plt.ylabel("number or pixels")
    # 显示灰度直方图
    plt.show()
    cv2.waitKeyEx(0)

<filename>img_brightness_show.py
#!usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 _*-
"""
@author:<NAME>
@describe: 灰度直方图，描述每个灰度级在图像矩阵中的像素个数或者占有率
@time: 2019/09/15
"""

import sys
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 对于8位图，图像的灰度级范围式0~255之间的整数，通过定义函数来计算直方图


def calcGrayHist(image):
    # 灰度图像矩阵的高、宽
    rows, cols = image.shape
    # 存储灰度直方图
    grayHist = np.zeros([256], np.uint64)
    for r in range(rows):
        for c in range(cols):
            grayHist[image[r][c]] += 1
    return grayHist


# 主函数
if __name__ == "__main__":
    # 第一个参数式图片地址，你只需放上你的图片就可
    image = cv2.imread(
        'D:\Computer Vision\Datasets\prostate_MR\DL_Image\DL_Image0001_0001.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    cv2.imshow("image", image)
    print("Usge:python histogram.py imageFile")
    # 计算灰度直方图
    grayHist = calcGrayHist(image)
    # 画出灰度直方图
    x_range = range(256)
    plt.plot(x_range, grayHist, 'r', linewidth=2, c='black')
    # 设置坐标轴的范围
    y_maxValue = np.max(grayHist)
    plt.axis([0, 255, 0, y_maxValue])
    plt.ylabel('gray level')
    plt.ylabel("number or pixels")
    # 显示灰度直方图
    plt.show()
    cv2.waitKeyEx(0)

#!usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 _*- @author:<NAME> @describe: 灰度直方图，描述每个灰度级在图像矩阵中的像素个数或者占有率 @time: 2019/09/15 # 对于8位图，图像的灰度级范围式0~255之间的整数，通过定义函数来计算直方图 # 灰度图像矩阵的高、宽 # 存储灰度直方图 # 主函数 # 第一个参数式图片地址，你只需放上你的图片就可 # 计算灰度直方图 # 画出灰度直方图 # 设置坐标轴的范围 # 显示灰度直方图