直方圖口訣
左邊暗，右邊亮，越往右靠光越強
偏左偏右都不好，反差要低山中央
兩邊高，中間小，光比很大細節少
不冒頭，不斷檔，連綿起伏好風光。
直方圖判斷曝光
左邊山腳見不到，暗部沒有細節
右邊山腳見不到，亮部沒有細節
兩邊山腳見不到，明暗均有失
山峯靠右亮區大，山峯靠左暗影多
山谷如果在中央，中間影調細節少。
(1) 什麼是直方圖
直方圖可以讓你瞭解總體的圖像像素強度分佈，其X軸為像素值（一般範圍為0~255），在Y軸上為圖像中具有該像素值像素數。
直方圖的作用： 通過直方圖可以直觀地i奧傑圖像的對比度、亮度、強度分佈等。
(2)尋找直方圖
幾個術語
BINS：直方圖的柱的個數稱為BINS，在OpenCV中表示為histSize
RANGE：測量的強度值的範圍，一般為[0，255]
OpenCV中的直方圖計算
使用Hist(查找直方圖)：
Hist（images，channels，mask，histSize，ranges [，hist [，accumulate]]）
images：它是uint8或float32類型的源圖像。它應該放在方括號中，即“ [img]”。
channels：也以方括號給出。它是我們計算直方圖的通道的索引。例如，如果輸入為灰度圖像，則其值為[0]。對於彩色圖像，您可以傳遞[0]，[1]或[2]分別計算藍色，綠色或紅色通道的直方圖。、
mask：圖像掩碼。為了找到完整圖像的直方圖，將其指定為“無”。但是，如果要查找圖像特定區域的直方圖，則必須為此創建一個掩碼圖像並將其作為掩碼。（文章後面再説）
histSize：這表示我們的BIN計數。需要放在方括號中。對於全尺寸，我們通過[256]。
ranges：這是我們的RANGE。通常為[0，256]。
#讀取灰度圖 img = cv.imread('home.jpg'，0) hist = Hist([img]，[0]，None，[256]，[0，256])
hist是256x1的數組，每個值對應於該圖像中具有相應像素值的像素數。
(3) 繪製直方圖
Matplotlib繪製直方圖
a.繪製灰度圖的直方圖使用()可以直接找到直方圖並繪製，無需使用Hist()函數
import cv2 as cv import ot as plt img = cv.imread('messi.png'，0) lot(1，2，1)ow(img) lot(1，2，2)(l()，256，[0，256]) ()
b.繪製RGB圖的直方圖
import cv2 as cv import ot as plt img = cv.imread('apple.png') #BGR img1=() img1[:，:，2]，img1[:，:，0] =img[:，:，0]，img[:，:，2] #BGR->RGB lot(1，2，1)ow(img1) color=('b'，'g'，'r') lot(1，2，2) for i，col in enumerate(color): hist=Hist([img]，[i]，None，[256]，[0，256]) #找到第i個通道的直方圖數據 (hist，color=col) ([0，256]) ()
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