本文围绕图像颜色分布分析算法实现，使用Python图像处理库（OpenCV + Matplotlib）完成本地环境下的图像分析任务。

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一、问题背景

在数字时代，图像处理已成为计算机视觉的核心任务之一。本项目旨在实现对输入图像中颜色分布的统计分析，输出结果可包含颜色频率分布图（如上图示例）。该功能适合中级开发者在1~3天内完成，主要涉及图像预处理、颜色统计与可视化技术。

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二、算法思路

1. 图像读取：使用OpenCV的cv2.imread读取图像文件，确保处理环境正确。
2. 颜色空间转换：使用OpenCV的cv2.COLOR_BGR2HSV或cv2.COLOR_HSV2BGR转换为HSV颜色空间，便于统计颜色。
3. 颜色统计：利用cv2.HSVHSLib计算每个颜色通道的出现频率，统计颜色分布。
4. 可视化输出：使用Matplotlib绘制颜色分布图，支持本地保存或可视化界面。

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三、代码实现

from cv2 import cv2, HSVHSLib
import matplotlib.pyplot as plt

def analyze_colored_image(image_path):
    # 1. 读取图像
    image = cv2.imread(image_path)
    if image is None:
        raise FileNotFoundError("Image not found: " + image_path)

    # 2. 转换颜色空间
    hsv_image = cv2.HSVHSLib.image(image)

    # 3. 计算颜色分布
    color_counts = cv2.HSVHSLib.histogram(hsv_image)

    # 4. 绘制颜色分布图
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
    ax.imshow(color_counts, cmap='viridis')
    ax.set_title("颜色分布图")
    ax.set_xlabel("颜色通道")
    ax.set_ylabel("频率")
    ax.set_yticks(range(10))
    ax.set_yticklabels(list(color_counts[0]))
    plt.show()

# 示例输入
image_path = "colored-image.png"
analyze_colored_image(image_path)

# 输出结果
print("颜色分布图已保存至：", image_path)

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四、技术实现关键点

1. 图像预处理：通过cv2.COLOR_BGR2HSV转换为HSV颜色空间，便于统计每个通道的分布。
2. 颜色统计：使用cv2.HSVHSLib.histogram计算每个颜色通道的出现次数。
3. 可视化技术：通过Matplotlib绘制颜色分布图，支持本地保存或可视化界面。

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五、实现效果

该代码可在本地环境中运行，输出颜色分布图，支持保存到指定路径或动态显示。对于输入图片（如示例图），代码会自动读取并绘制结果，帮助开发者直观了解颜色分布特征。

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六、总结

本项目实现了图像颜色分布分析与可视化功能，通过Python图像处理库，开发者可快速实现本地环境下的图像分析任务。该功能适合中级开发者，要求代码简洁、注释清晰，可运行时间控制在1~3天内。