Mahotas – Histograma completo de imagen

En este artículo veremos cómo podemos hacer un histograma de la imagen en mahotas. Un histograma de imagen es un tipo de histograma que actúa como una representación gráfica de la distribución tonal en una imagen digital. Traza el número de píxeles para cada valor tonal. Al mirar el histograma de una imagen específica, un espectador podrá juzgar la distribución tonal completa de un vistazo.
En este tutorial usaremos la imagen «lena», a continuación se muestra el comando para cargarla.
 

mahotas.demos.load('lena')

A continuación se muestra la imagen de lena 
 

Para ello utilizaremos el método mahotas.fullhistogram
Sintaxis: mahotas.fullhistogram(img)
Argumento: Toma el objeto imagen como argumento
Retorno: Devuelve ndarray de tipo np.uint32 
 

Nota: la imagen de entrada debe filtrarse o debe cargarse como gris
. Para filtrar la imagen, tomaremos el objeto de imagen que es numpy.ndarray y lo filtraremos con la ayuda de la indexación, a continuación se muestra el comando para hacer esto.
 

image = image[:, :, 0]

A continuación se muestra la implementación. 
 

# importing required libraries
import mahotas
import mahotas.demos
from pylab import gray, imshow, show
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
   
# loading image
img = mahotas.demos.load('lena')
 
 
   
# filtering image
img = img.max(2)
 
print("Image")
   
# showing image
imshow(img)
show()
 
# Computing histogram
value = mahotas.fullhistogram(img)
  
# showing histograph
plt.hist(value)

Producción : 
 

Image

(array([82., 50., 34., 21., 24., 16.,  9.,  6.,  9.,  5.]),
 array([   0.,  391.9,  783.8, 1175.7, 1567.6, 1959.5, 2351.4, 2743.3,
        3135.2, 3527.1, 3919. ]),
 a list of 10 Patch objects)

Otro ejemplo 
 

# importing required libraries
import mahotas
import numpy as np
from pylab import gray, imshow, show
import os
import matplotlib.pyplot as plt
  
# loading image
img = mahotas.imread('dog_image.png')
 
 
# filtering image
img = img[:, :, 0]
   
print("Image")
   
# showing image
imshow(img)
show()
 
# Computing histogram
value = mahotas.fullhistogram(img)
  
# showing histograph
plt.hist(value)

Producción : 
 

Image

(array([27., 29., 56., 20., 23., 41., 21., 23., 10.,  6.]),
 array([1.0000e+00, 4.4780e+02, 8.9460e+02, 1.3414e+03, 1.7882e+03,
        2.2350e+03, 2.6818e+03, 3.1286e+03, 3.5754e+03, 4.0222e+03,
        4.4690e+03]),
 a list of 10 Patch objects>