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、次にヒストグラムの例を見て、ヒストグラムをより深く理解します。

ヒストグラム

ヒストグラムはグラフです。何かの頻度を示すグラフ。通常、ヒストグラムには、データセット全体で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のあるイベントが含まれています。

y軸には周波数が含まれます。

バーの高さが異なると、データの発生頻度も異なります。

通常、ヒストグラムは次のようになります。

ここで、このヒストグラムの例がビルドされていることがわかります。

プログラミングの学生のクラスを考えてみましょう。あなたは彼らにPythonを教えています。

学期の終わりに、あなたは表に示されているこの結果を得ました。しかし、それは非常に厄介であり、クラスの全体的な結果を示していません。したがって、結果のヒストグラムを作成して、クラスでの成績の全体的な発生頻度を示す必要があります。ここであなたはそれをどのように行うつもりですか。

今、あなたがやろうとしていることは、x軸とy軸に何が来るかを見つけなければならないということです。

確かなことが1つあります。それは、y軸に周波数が含まれているため、x軸に何が来るかということです。X軸には、頻度を計算する必要があるイベントが含まれています。この場合、x軸にはグレードが含まれています。

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、画像のヒストグラムは、ピクセルの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ています。8 bppの画像なので、256レベルのグレーまたはグレーの色合いが含まれていることを意味します。そのため、x軸の範囲は0から始まり、255で終わり、ギャップは50です。一方、y軸では、これらの強度のカウントです。

グラフからわかるように、高周波のバーのほとんどは、前半の暗い部分にあります。つまり、私たちが得た画像はより暗いということです。そして、これは画像からも証明できます。

ヒストグラムは、画像処理で多くの用途があります。上でも説明したように、最初の用途は画像の分析です。ヒストグラムを見るだけで画像を予測できます。それは体の骨の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、明るさの目的です。ヒストグラムは、画像の明るさに幅広く適用されます。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。

そして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ています。これは主にコンピュータビジョンで使用されます。