(生物)图像分析与Python:关于直方图的一切你需要知道的事情
图像分析与Python:生物图像直方图的完全指南
使用Python学习计算机视觉概念
欢迎来到我们的系列教程(Bio)使用Python进行图像分析:您需要了解的所有内容
。在本教程中,让我们深入了解直方图,这是一种重要的工具,并发现它在计算机视觉和生物图像分析领域中的关键作用。这个教程的独特之处在于我们的实践方法:我们将使用Python来说明直方图在显微镜中的有用性。
创建直方图
正如在我们之前的教程中讨论过的那样,图像由picture elements(像素)组成,就计算机而言,每个像素只是一个数字。当显示图像数据时,像素的值通常转换为方块;这些方块只是一种有用的可视化,使我们能够快速了解图像的内容[1]。
由于图像本质上是数据,我们可以借助直方图来更好地了解它们。
目录
什么是直方图?
直方图是图像像素强度分布的可视化表示。它提供了图像中色调分布的视觉摘要,显示了具有特定强度值的像素的数量。直方图的x轴表示像素强度值(通常在8位图像中范围从0到255),y轴表示每个强度级别的频率或像素数量。
以下Python代码读取图像,裁剪到特定区域,在第一个子图中显示裁剪后的图像,并在第二个子图中创建像素值的直方图。