ПочатиПочніть безкоштовно

Гістограми

У цій вправі ви проаналізуєте кількість червоного в зображенні. Для цього буде обчислено гістограму червоного каналу для зображення, показаного нижче:

Жінка усміхається
Зображення завантажено як image.

Видобування інформації із зображень — базова частина поліпшення зображень. Так ви можете збалансувати червоний і синій, щоб зробити зображення холоднішим або теплішим.

Ви використаєте hist() для відображення 256 різних інтенсивностей червоного кольору. А також ravel(), щоб перетворити ці значення кольору на одномірний масив.

Matplotlib попередньо імпортовано як plt, а Numpy — як np.

Пам'ятайте, що якщо ми хочемо отримати зелений колір із зображення, ми зробимо так:

green = image[:, :, 1]

Ця вправа є частиною курсу

Обробка зображень у Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Отримайте червоний канал за допомогою зрізів (slicing).
  • Побудуйте гістограму з кількістю бінів у діапазоні 256. Не забудьте застосувати .ravel() до каналу кольору.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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()
Редагувати та запускати код