class Histogram -- Histogram 对象

直方图对象由 Image.get_histogram() 返回。底层类名为 histogram。

对于灰度图像，直方图具有单一通道的分箱。对于 RGB565 图像，直方图具有三个通道，分别对应 CIE-LAB 的 L、A 和 B 轴。在这两种情况下，每个通道都经过归一化，使其分箱总和为 1.0。

每个通道的分箱列表既以绑定方法（hist.bins()）形式公开，也可通过下标表示法（hist[0]）访问。高层级的归约方法 get_percentile()、get_threshold() 和 get_statistics() 分别返回对应的 Percentile、Threshold 和 Statistics attrtuple。

class image.histogram

请调用 Image.get_histogram() 来创建此对象。它没有公开的构造函数。

bins() → list[float]

返回灰度直方图的分箱列表。每个条目的范围为 0.0 到 1.0，且各条目之和为 1.0。

等价于 histogram[0]。

l_bins() → list[float]

返回 RGB565 直方图中 LAB L 通道的分箱列表。每个条目的范围为 0.0 到 1.0，且各条目之和为 1.0。

等价于 histogram[0]。

a_bins() → list[float]

返回 RGB565 直方图中 LAB A 通道的分箱列表。每个条目的范围为 0.0 到 1.0，且各条目之和为 1.0。

等价于 histogram[1]。

b_bins() → list[float]

返回 RGB565 直方图中 LAB B 通道的分箱列表。每个条目的范围为 0.0 到 1.0，且各条目之和为 1.0。

等价于 histogram[2]。

get_percentile(percentile: float) → image.percentile

计算每个直方图通道的 CDF，并返回所请求的 percentile（0.0 -- 1.0 范围内的浮点数）处的分箱值。

适用于在忽略离群值的情况下查找颜色分布的最小/最大值（get_percentile(0.05) 和 get_percentile(0.95) 可给出稳健的最小/最大值）。

返回一个 Percentile attrtuple。

get_threshold() → image.threshold

对每个通道使用大津法（Otsu's Method）来找到能最佳地将每个通道的分布划分为“背景”和“前景”两半的阈值。返回的阈值非常适合直接传入 Image.binary() 或任何其他接受 LAB L/A/B 颜色阈值的方法。

返回一个 Threshold attrtuple。

get_statistics() → image.statistics

计算每个直方图通道的均值、中位数、众数、标准差、最小值、最大值、下四分位数和上四分位数。

返回一个 Statistics attrtuple。

get_stats() → image.statistics

get_statistics() 的别名。

statistics() → image.statistics

get_statistics() 的别名。