Pythonで画像ヒストグラムを手動で効率的に作成

Question

Matplotlibヒスト機能を組み込んでいない画像のヒストグラムを表示できるコードを記述したいと思います。ここで

は私のコードです：

import cv2 as cv 
import numpy as np 
from matplotlib import pyplot as plt 

def manHist(img): 
    row, col = img.shape # img is a grayscale image 
    y = np.zeros((256), np.uint64) 
    for i in range(0,row): 
     for j in range(0,col): 
     y[img[i,j]] += 1 
    x = np.arange(0,256) 
    plt.bar(x,y,color="gray",align="center") 
    plt.show() 

def main(): 
    img = cv.imread("C:/Users/Kadek/Documents/MATLAB/2GS.jpg") 
    manHist(img) 

main() 

私の質問は、forループを使用せずに、画素値周波数の配列を作るために、よりefficentの方法は何ですか？

A numpyのベースベクトル化ソリューションは np.bincountとなり

Answer 1

-

out = np.bincount(img.ravel(),minlength=256) 

.sum()に基づいて別のベクトル化のアプローチ - 結果を確認するために

out = (img.ravel() == np.arange(256)[:,None]).sum(1) 

サンプル実行 -

In [155]: # Input image (512x512) as array 
    ...: img = np.random.randint(0,255,(512,512)) 
    ...: 
    ...: # Original code 
    ...: row, col = img.shape 
    ...: y = np.zeros((256), np.uint64) 
    ...: for i in range(0,row): 
    ...:  for j in range(0,col): 
    ...:   y[img[i,j]] += 1 
    ...:   

In [156]: out1 = np.bincount(img.ravel(),minlength=256) 

In [157]: out2 = (img.ravel() == np.arange(256)[:,None]).sum(1) 

In [158]: np.allclose(y,out1) 
Out[158]: True 

In [159]: np.allclose(y,out2) 
Out[159]: True