class Histogram -- Histogram 物件

histogram 物件由 Image.get_histogram() 回傳。底層類別名稱為 histogram。

對於灰階影像，直方圖具有單一通道的分箱。對於 RGB565 影像，直方圖具有三個通道，涵蓋 CIE-LAB 的 L、A 與 B 軸。在這兩種情況下，每個通道都會經過正規化，使其分箱總和為 1.0。

每個通道的分箱清單同時透過繫結方法（hist.bins()）與下標表示法（hist[0]）公開。高階的歸約 get_percentile()、get_threshold() 與 get_statistics() 會回傳對應的 Percentile、Threshold 與 Statistics attrtuple。

class image.histogram

請呼叫 Image.get_histogram() 來建立此物件。它沒有公開的建構子。

bins() → list[float]

回傳灰階直方圖的分箱清單。每個項目的範圍為 0.0 至 1.0，且所有項目總和為 1.0。

等同於 histogram[0]。

l_bins() → list[float]

回傳 RGB565 直方圖中 LAB L 通道的分箱清單。每個項目的範圍為 0.0 至 1.0，且所有項目總和為 1.0。

等同於 histogram[0]。

a_bins() → list[float]

回傳 RGB565 直方圖中 LAB A 通道的分箱清單。每個項目的範圍為 0.0 至 1.0，且所有項目總和為 1.0。

等同於 histogram[1]。

b_bins() → list[float]

回傳 RGB565 直方圖中 LAB B 通道的分箱清單。每個項目的範圍為 0.0 至 1.0，且所有項目總和為 1.0。

等同於 histogram[2]。

get_percentile(percentile: float) → image.percentile

計算每個直方圖通道的 CDF，並回傳在所要求 percentile（範圍為 0.0 至 1.0 的浮點數）處的分箱值。

適合在忽略離群值的情況下尋找色彩分布的最小值/最大值（get_percentile(0.05) 與 get_percentile(0.95) 可提供穩健的最小值/最大值）。

回傳一個 Percentile attrtuple。

get_threshold() → image.threshold

對每個通道使用大津法（Otsu's Method）來尋找能將各通道分布最佳地分割為「背景」與「前景」兩半的閾值。回傳的閾值很適合直接餵入 Image.binary() 或任何其他接受 LAB L/A/B 色彩閾值的方法。

回傳一個 Threshold attrtuple。

get_statistics() → image.statistics

計算每個直方圖通道的平均值、中位數、眾數、標準差、最小值、最大值、下四分位數與上四分位數。

回傳一個 Statistics attrtuple。

get_stats() → image.statistics

get_statistics() 的別名。

statistics() → image.statistics

get_statistics() 的別名。