Discussion :

[flobos]

Bonjour, pour les besoins d'un logiciel, je dois créer un programme qui me permet de générer l'histogramme d'une image en python. J'utilise le code suivant :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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import os 
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt 
 
os.chdir("/home/admin01/Images/test")
img = Image.open('lyon.jpg')
data = img.getdata()
plt.hist(data, bins=256, range =(0,255),facecolor="green")
plt.show()

Malheuresement, le temps d'exécution est énoooooooorme. Ça me fait un peu penser à une boucle infinie :/

Si vous avez des idées qui puisse résoudre mon problème je vous écouterai avec plaisir,
Merci
Florian

[VinsS]

Salut,

Avec l'histogramme de PIL on obtient les valeurs avec des temps de moins de 0.2 sec. (image de 50 Mo), donc regarde si ce n'est pas plus simple de l'utiliser directement et de refiler les valeurs à matplotlib.

[VinsS]

J'ai pris la peine de revérifier avec un script que j'avais fait pour comparer les temps de construction d'histogramme entre openCV et PIL

Sur un dossier de 20 images, essentiellement en TIFF et totalisant 553,765 Mo, les histogrammes sont dessinés avec Qt et enregistrés sur le disque.

Total avec openCV : 3.901523 sec.
Total avec PIL: 3.072991 sec.

[marco056]

J'utilise ceci :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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from PIL import Image
import pylab as py
import os
 
fichier = "billes.jpg"
ncolors = 255
 
mon_image = py.array(Image.open(fichier))
 
rouge   = [ r for bande in mon_image[:,:,2] for r in bande ]
vert = [ g for bande in mon_image[:,:,1] for g in bande ]
bleu  = [ b for bande in mon_image[:,:,0] for b in bande ]
 
py.figure()
r_n, r_bins, var = py.hist(rouge, ncolors, histtype='stepfilled', align='left',alpha=0.5,aa=False,ec='none')
g_n, g_bins, var = py.hist(vert, ncolors, histtype='stepfilled', align='left',alpha=0.5,aa=False,ec='none')
b_n, b_bins, var = py.hist(bleu, ncolors, histtype='stepfilled', align='left',alpha=0.5,aa=False,ec='none')
 
max_samples = py.amax([len(r_n), len(g_n), len(b_n)])
max_density = py.amax([r_n.max(), g_n.max(), b_n.max()])
py.imshow(mon_image, interpolation='bilinear', extent=[0,max_samples,0,max_density])
 
py.axis('tight')
axes = py.gca()
axes.get_xaxis().set_ticks([])
axes.get_yaxis().set_ticks([])
py.xlabel('Saturation (0-1)')
py.ylabel('Densité')
 
py.title('Densité de couleur de %s' % os.path.basename(fichier))
py.savefig('histo+image.eps')
py.show()

ou ceci :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
mon_image = Image.open("billes.jpg") 
hist = [] # ou hist = list()
 
largeur,hauteur = mon_image.size
 
for i in range(256):
    hist.append(0)
for ligne in range(hauteur):
    for colonne in range(largeur):
        p = mon_image.getpixel((colonne,ligne))
        n_gris = int((p[0]+p[1]+p[2])/3)
        hist[n_gris] = hist[n_gris]+1
 
n_abscisses = np.linspace(0,255,256)
n_ordonnees = np.array(hist)
plt.xlim(0,255)
plt.plot(n_abscisses,n_ordonnees)
plt.grid(True)
plt.show()

[flobos]

Merci à vous deux =)

Grace a tes codes je peux enfin avancer.
Je ne sais pas du tout pourquoi mon code ne fonctionnait pas :/
Je vais essayer d'y réfléchir plus tard mais en attendant je passe à autre chose. Un grand MERCI =)