ヒストグラム
この演習では、画像に含まれる赤の量を分析します。次の画像について、赤チャンネルのヒストグラムを計算します。
画像は
image として読み込まれています。
画像から情報を取り出すことは、画像強調の基本です。たとえば、赤と青のバランスを調整して、画像を寒色寄り・暖色寄りに見せることができます。
hist() を使って赤色の256段階の濃度を表示します。さらに、ravel() でこれらの色値を一次元のフラットな配列にします。
Matplotlib は plt、NumPy は np として読み込まれています。
画像の緑成分を取得したい場合は、次のようにします。
green = image[:, :, 1]
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶ画像処理
演習の手順
- スライシングを使って赤チャンネルを取得します。
- ヒストグラムをプロットし、bins を 256 の範囲に設定します。色チャンネルには
.ravel()を忘れずに適用してください。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Obtain the red channel
red_channel = image[____, ____, ____]
# Plot the red histogram with bins in a range of 256
plt.____(____.____, bins=____)
# Set title and show
plt.title('Red Histogram')
plt.show()