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私はコンピュータービジョンと画像処理が初めてですが、以前に cv2.GaussianBlur でぼかし、BGR から YCr-cb 色空間に変換した画像 y_channel のヒストグラムを計算しようとしています。しかし、最終結果は私が期待していたものとはまったく異なり、ガウス分布の典型的な外観を持っていないようです. 以下は私のイメージとプロットです。

顔画像

ヒストグラム

これがコード スニペットです。

    cv2.imwrite("/home/carlo/face.png", roi2)    
    img = cv2.imread('/home/carlo/face.png')
    yuma = cv2.split(img)[0]
    Hist = yuma.flatten().tolist()
    grayscales  = np.unique(Hist)
    frequencies = [Hist.count(x) for x in grayscales]
    plt.figure()
    plt.bar(grayscales,frequencies,color='g',edgecolor='k')
    plt.show()

誰が私が間違っているのか教えてもらえますか? ありがとう

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@tcaswellが私に提案したように、実際には明るい照明で発生する問題でした. さまざまな条件下で、Y ヒストグラムはガウス ヒストグラムによく似ています。

于 2013-02-11T01:45:46.567 に答える