直方圖

前言

直方圖，又稱質量分佈圖，是一種統計報告圖。「巴巴拉」掉書袋之類的名詞解釋就不在這裏費話了，直方圖在程序上應該最直接的應該是圖片處理。下面介紹下直方圖在圖片上的應用。

1. 圖片亮度直方圖繪製

RGBA, 三原色的顏色表示法。R：red（紅色）、G：green（綠色）、B：blue（藍色）、A：alpha（透明度），最大值爲255，最小值爲0。例如：rbga(0,0,0,1)：黑色，透明度爲1；rbga(255,0,0,1)：紅色，透明度爲1。

咱們能夠利用程序提供的API輕鬆獲取圖片的每一個像素點的RGBA的值（canvas getImageData() 方法），獲取RGBA值後，咱們又如何獲得圖片的亮度數據呢？

亮度 = 0.299*R + 0.587*G + 0.114*B

獲得圖片的亮度數據後，咱們開始繪製圖片的直方圖：

X軸：由上公式可知，亮度最大值爲255，最小值爲0，定X軸最大值爲255，最小值爲0，間隔爲1。
Y軸：統計每一個亮度點出現的次數。

如今，圖片亮度的直方圖繪製完成。

2. 直方圖均衡化

繪製完直方圖後，一般會發現，直方圖的亮度分佈並不會一條平整的線，而直方圖均衡化，最直觀的做用，就是均勻分佈，將這條線儘可能平整。

優勢：實現對比度的加強。
缺點：變換後圖像的灰度級減小，某些細節消失；某些圖像，如直方圖有高峯，經處理後對比度不天然的過度加強。

實現過程：

1. 亮度係數 = 當前亮度及小於當前亮度的總個數 / 亮度總個數
2. 均衡化後的亮度 = 亮度係數 * 當前亮度

當前亮度及小於當前亮度的總個數： 小於或等於X軸某點的Y值的總和
亮度總個數： Y值的總和

經過上面兩步，修改每一個點的亮度值，咱們就能夠獲得直方圖均衡化後的曲線圖，進而改變圖片。

3. 直方圖拉伸

亮度直方圖中有時亮度點會集中在某段區間，直方圖拉伸會將亮度均拉伸到咱們想要的區域，是一種線性拉伸。

實現過程：

1. 肯定亮度直方圖區間，得最小值min，最大值max。
2. 肯定拉伸的區間（0-255），通常取255，定爲section。
3. 拉伸後的亮度 = section * ((當前亮度 - min) / (max - min))

以上能夠獲得每一個點的修正過的亮度值。

結尾

上面只是乾巴巴的文字，你們有興趣能夠看到我在github上的demo示例。
直方圖