Python 如何绘制提取图像颜色通道的直方图

我正在尝试制作一个我的图像所具有的不同通道的直方图

出现错误

“形状不匹配：无法将对象广播到单个形状”

，而不是制作直方图

以下是我目前拥有的代码。你知道我做错了什么吗

将numpy导入为np
将matplotlib.image导入为mpimg
将matplotlib.pyplot作为plt导入
im=mpimg.imread（'ps09_display-helix.png'））
im=im[100:560368:864，：]
pl=np.直方图（im）
plt.bar（范围（768），pl[：256]，color='r'，alpha=0.5）
plt.bar（范围（768），pl[256:2*256]，color='g'，alpha=0.4）
plt.bar（范围（768），pl[2*256:]，color='b'，alpha=0.3）
plt.show（）

错误

---------------------------------------------------------------------------
ValueError回溯（最近一次调用上次）
在里面
2 im=im[100:560368:864，：]
3 pl=np.直方图（im）
---->4 plt.bar（范围（768），pl[：256]，color='r'，alpha=0.5）
5 plt.bar（范围（768），pl[256:2*256]，color='g'，alpha=0.4）
6 plt.bar（范围（768），pl[2*256:]，color='b'，alpha=0.3）
e:\Anaconda3\lib\site packages\matplotlib\pyplot.py条形图（x、高度、宽度、底部、对齐、数据，**kwargs）
2485 x，高度，宽度=0.8，底部=无，*，对齐=中心，
2486数据=无，**kwargs）：
->2487返回gca（）.bar(
2488 x，高度，宽度=宽度，底部=底部，对齐=对齐，
2489**（{“数据”：数据}如果数据不是其他{}），**kwargs）
e:\Anaconda3\lib\site packages\matplotlib\\uuuu init\uuuuuu.py在内部（ax、数据、*args、**kwargs）
1445 def内部（ax，*参数，数据=无，**kwargs）：
1446如果数据为无：
->1447返回函数（ax，*map（sanitize_序列，args），**kwargs）
1448
1449绑定=新的信号绑定（ax，*args，**kwargs）
e:\Anaconda3\lib\site packages\matplotlib\axes\\u axes.py在条形图中（self、x、高度、宽度、底部、对齐、**kwargs）
2428 yerr=self.\u convert\u dx（yerr，y0，y，self.convert\u yunits）
2429
->2430 x，高度，宽度，y，线宽=np(
2431#使args也可接受。
2432 np.至少1d（x）、高度、宽度、y、线宽）
在广播数组中（*args，**kwargs）
e:\Anaconda3\lib\site packages\numpy\lib\stride\u tricks.py在广播数组中（subok，*args）
536 args=[np.array（_m，copy=False，subok=subok）表示args中的_m]
537
-->538形状=_广播_形状（*args）
539
540如果全部（array.shape==参数中数组的形状）：
e:\Anaconda3\lib\site packages\numpy\lib\stride\u tricks.py在广播形状（*args）中
418#使用旧的迭代器，因为np.nditer不处理大小为0的数组
419#始终如一
-->420 b=np.广播（*args[：32]）
421#不幸的是，它无法直接处理32个或更多参数
422用于范围内的位置（32，透镜（args），31）：
ValueError:形状不匹配：无法将对象广播到单个形状

• 随着时间的推移，包的更改导致原始答案不起作用。
  • 预期代码可以与以下包版本一起使用。答案无法解释将来的包更改，并且可能不适用于较旧版本的包
  • 如果代码不能使用比下面所述更新的版本，请留下注释
• 代码已更新，可用于以下软件包：

  • matplotlib v3.3.4

  • numpyv1.20.1

  • cv2 v4.0.1

加载图像并提取颜色通道

• 鉴于以下情况：

• ValueError:形状不匹配

  是因为未正确提取图像中的数组
• 提取RGB通道的二维阵列
• 将RGB通道的二维阵列展平为一维

导入matplotlib.pyplot作为plt
将numpy作为np导入
#将图像加载到数组中：image
image=plt.imread（'ps09_display-helix.png'））
#裁剪图像-此图像需要裁剪图像，因为左/右边框较宽
image=image[100:560368:864，：]
#显示裁剪后的图像
plt.imshow（图片）
#提取RGB通道的二维阵列：红色、绿色、蓝色
红色、绿色、蓝色=图像[：，：，0]，图像[：，：，1]，图像[：，：，2]
#将RGB通道的二维阵列展平为一维
红色像素=红色。展平（）
绿色\像素=绿色。展平（）
蓝色\像素=蓝色。展平（）

绘制单一直方图

#将每种颜色的像素直方图叠加在底部子图中
plt.图（figsize=（12,12））
plt.hist（红色像素，存储单元=256，密度=False，颜色=red'，alpha=0.5）
plt.hist（绿色像素，存储单元=256，密度=False，颜色=green'，alpha=0.4）
plt.hist（蓝色像素，存储单元=256，密度=False，颜色=blue'，alpha=0.3）
#设置标签和记号
plt.xticks（ticks=np.linspace（0,1,17），labels=range（0,257,16））
#化妆品
plt.title（'彩色图像直方图'）
plt.ylabel（'计数'）
plt.xlabel（“强度”）
#显示绘图
plt.show（）

备用地块1

• 每个直方图分别显示

fig，axes=plt.子批次（nrows=1，ncols=3，figsize=（18,6））
axes=axes.ravel（）
对于pix、color、ax-in-zip（[红色像素、绿色像素、蓝色像素]，“红色”、“绿色”、“蓝色”]，轴）：
ax.hist（像素，存储单元=256，密度=False，颜色=color，alpha=0.5）
#设置标签和记号
ax.set_xticks（ticks=np.linspace（0,1,17））
ax.set_xticklabels（标签=范围（0,257,16），旋转=90）
ax.set_ylim（0，10000）
#化妆品
ax.set_title（f'颜色{color}'的直方图）
ax.set_ylabel（'计数'）
ax.set_xlabel（‘强度’）
#显示绘图
plt.紧_布局（）
plt.show（）

备用地块2

• 在

  图像上使用from

导入cv2
颜色=（'r'、'g'、'b'）
plt.图（figsize=（8,6））
对于i，枚举中的列（颜色）：
histr=cv2.calcHist（[image]，[i]，无[256]，[0,1]）