减去两个直方图答案

【问题标题】：Subtract two histograms减去两个直方图
【发布时间】：2019-09-18 11:44:09
【问题描述】：

当你减去两个不同图像的像素分布时，我试图找到留下的残差（图像是二维数组格式）。

我正在尝试做类似下面的事情

import numpy as np
hist1, bins1 = np.histogram(img1, bins=100)
hist2, bins2 = np.histogram(img2, bins=100)
residual = hist1 - hist2

但是，在我上面的方法中，问题是两个图像都有不同的最大值和最小值，当你这样做hist1-hist2 时，hist1-hist2 中每个元素的单独 bin 值不一样。

我想知道是否有另一种优雅的方式来做到这一点。

谢谢。

【问题讨论】：

标签： python numpy histogram

【解决方案1】：

import numpy as np
nbins = 100
#minimum value element wise from both arrays
min = np.minimum(img1, img2)
#maximum value element wise from both arrays
max = np.maximum(img1, img2)
#histogram is build with fixed min and max values
hist1, _ = numpy.histogram(img1,range=(min,max), bins=nbins)
hist2, _ = numpy.histogram(img2,range=(min,max), bins=nbins)

#makes sense to have only positive values 
diff = np.absolute(hist1 - hist2)

【讨论】：

这是一个不错的解决方案。我只想指出 min 和 max 是保留关键字。

【解决方案2】：

您可以在np.histogram() 调用中显式定义bins。如果您将它们设置为两个调用的相同值，那么您的代码就可以工作。

如果您的值介于 0 到 255 之间，您可以执行以下操作：

import numpy as np
hist1, bins1 = np.histogram(img1, bins=np.linspace(0, 255, 100))
hist2, bins2 = np.histogram(img2, bins=np.linspace(0, 255, 100))
residual = hist1 - hist2

这样你就有了 100 个边界相同的 bin，现在简单的区别是有意义的（代码没有经过测试，但你明白了）。

【讨论】：