はじめに
前回は大津の2値化について学びました。
大津の2値化では「クラムチャウダーのクラス間分離度が最大になる時のしきい値を求める」ということでした。
クラムチャウダーは貝と野菜を使ったスープですので、分離度は求まりませんね....
きっとクラムチャウダーではなくヒストグラムでしょう....
あっ、間違えました....ヒストグラムですね！
何やら難しかったですが、大津の2値化が万能ってことは理解できました。
それでは良い機会なので、今回はヒストグラムについて学んで行きましょう！
クラムチャウダーについては、ネットで検索してくださいね。
画像のヒストグラムとは
画像のヒストグラムとは、横軸に画素値、縦軸に画素値の個数をとり、画素値の個数を棒グラフにしたものです。
画像をヒストグラム化することで、画素値の最大値・最小値・平均値・分離度などを求めることができます。
ヒストグラムをやってみよう
まずは8色で構成された画像のヒストグラムを見てみましょう。
「暗い画像」と「明るい画像」のヒストグラムを見てみましょう。
「暗い画像」は全体的に左側に、明るい画像は全体的に右側に偏っていることが分かります。
「見にくい画像」のヒストグラムを見てみましょう。ヒストグラムの幅(画素値の分布)が狭いことが分かります。
このような画像をコントラストの低い画像と言います。
次に「見やすい画像」のヒストグラムを見てみましょう。ヒストグラムの幅(画素値の分布)が広いことが分かります。
このような画像をコントラストの高い画像と言います。
以上のように、画像をヒストグラム化することで明るい画像・暗い画像・見やすい画像・見にくい画像など画像の特徴を把握することができます。
まとめ
画像をヒストグラム化することで画像の特徴が丸わかりってことですね！
ところで、ヒストグラムはどんな時に使うんですか？
画像の特徴を知るための基本的な手法だから、良く覚えておくこと！
どんな時に使うかは、次回説明するよ！
ところでオカ先生の髪の毛のヒストグラムをとればどんな特徴が見えるのかなぁ？
黒と白のきれいな2色分布になるかな、、、、、。
って何を言わせるんだい！！ 。
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画像のヒストグラムとは画素値の個数を棒グラフ化したものである。
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画像の特徴を解析するために使用される。
