class Histogram – Histogram 객체

histogram 객체는 Image.get_histogram()이 반환합니다. 기반이 되는 클래스 이름은 histogram입니다.

그레이스케일 이미지의 경우 히스토그램은 단일 채널의 빈을 갖습니다. RGB565 이미지의 경우 히스토그램은 CIE-LAB의 L, A, B 축을 다루는 세 개의 채널을 갖습니다. 두 경우 모두 각 채널은 빈의 합이 1.0이 되도록 정규화됩니다.

채널별 빈 목록은 바운드 메서드(hist.bins())와 첨자 표기법(hist[0]) 양쪽으로 노출됩니다. 상위 수준의 축약 연산인 get_percentile(), get_threshold(), get_statistics()는 각각 대응하는 Percentile, Threshold, Statistics attrtuple을 반환합니다.

class image.histogram

이 객체를 생성하려면 Image.get_histogram()을 호출하세요. 이 객체에는 공개 생성자가 없습니다.

bins() → list[float]

그레이스케일 히스토그램의 빈 목록을 반환합니다. 각 항목은 0.0에서 1.0 사이의 범위이며 항목들의 합은 1.0입니다.

histogram[0]과 동일합니다.

l_bins() → list[float]

RGB565 히스토그램의 LAB L 채널에 대한 빈 목록을 반환합니다. 각 항목은 0.0에서 1.0 사이의 범위이며 항목들의 합은 1.0입니다.

histogram[0]과 동일합니다.

a_bins() → list[float]

RGB565 히스토그램의 LAB A 채널에 대한 빈 목록을 반환합니다. 각 항목은 0.0에서 1.0 사이의 범위이며 항목들의 합은 1.0입니다.

histogram[1]과 동일합니다.

b_bins() → list[float]

RGB565 히스토그램의 LAB B 채널에 대한 빈 목록을 반환합니다. 각 항목은 0.0에서 1.0 사이의 범위이며 항목들의 합은 1.0입니다.

histogram[2]와 동일합니다.

get_percentile(percentile: float) → image.percentile

모든 히스토그램 채널의 CDF를 계산하고 요청한 percentile(0.0 – 1.0 범위의 부동소수점)에 해당하는 빈 값을 반환합니다.

이상치를 무시하면서 색상 분포의 최소/최대값을 찾는 데 유용합니다(get_percentile(0.05)와 get_percentile(0.95)는 견고한 최소/최대값을 제공합니다).

Percentile attrtuple을 반환합니다.

get_threshold() → image.threshold

모든 채널에 오츠 방법(Otsu’s Method)을 사용하여 각 채널의 분포를 “배경”과 “전경” 절반으로 가장 잘 나누는 임계값을 찾습니다. 반환된 임계값은 Image.binary()나 LAB L/A/B 색상 임계값을 받는 다른 메서드에 직접 입력하기에 적합합니다.

Threshold attrtuple을 반환합니다.

get_statistics() → image.statistics

모든 히스토그램 채널의 평균, 중앙값, 최빈값, 표준편차, 최소값, 최대값, 하위 사분위수, 상위 사분위수를 계산합니다.

Statistics attrtuple을 반환합니다.

get_stats() → image.statistics

get_statistics()의 별칭입니다.

statistics() → image.statistics

get_statistics()의 별칭입니다.