为何cv.calcHist()与np.histogram()计算结果存在差异？

核心原因是你代码中读取图像的方式有误：cv.imread("Unequalized.jpg")默认会将图像读取为3通道BGR彩色图像，而非你注释里写的灰度图，这直接导致了两个直方图统计结果的差异：

• cv.calcHist([img], [0], None, [256], [0, 256])里的[0]参数指定了仅统计第0个通道（B通道）的像素分布，所以求和结果等于单通道的像素总数699392。
• np.histogram(img.ravel(), 256, [0, 256])中img.ravel()会把3通道的所有像素（共h×w×3个）全部展平，统计的是三个通道所有像素的直方图，因此求和结果是699392×3=2098176。

要让两者结果一致，有两种修正方式：

方式一：明确读取灰度图 #

修改图像读取代码，指定灰度模式：

img = cv.imread("Unequalized.jpg", cv.IMREAD_GRAYSCALE) # 读取单通道灰度图

此时img为单通道矩阵，两个函数统计的都是所有像素的直方图，结果会完全一致。

方式二：指定np.histogram统计单个通道 #

如果需要处理彩色图并统计某一通道，可指定对应通道的像素进行统计，比如和cv.calcHist一样统计第0通道：

hist_np, _ = np.histogram(img[:, :, 0].ravel(), 256, [0, 256])

此时np的直方图结果会和cv的结果匹配。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者fbbf