同远摄影集团的职业摄影师给大家讲解下摄影中直方图是什么？
1.什么是直方图？
首先，让我们来阐述直方图的基本概念。在直方图中，横坐标自左至右代表亮度逐渐增强，而纵坐标则是从下往上表示像素数量的增加。亮度等级覆盖了0至255的范围，其中0代表最深的黑色，而255则代表最亮的白色。当观察到某一亮度水平的峰值显著上升时，这通常表明在该亮度级别下，图像中包含的像素数量较多。
以该直方图为参照，其呈现的分布状态极为平均，这表明各个亮度级别的像素点分布同样呈现出高度的均衡性。
领悟了这些内容，你对直方图便有了初步的认识，然而实际上关于直方图的诸多知识仍待探索。
二、如何读取直方图的参数。
我向你提出一个疑问：即便两张图片的直方图完全一致，它们是否必然呈现出相同的视觉效果？
答案必然是否定的，这是因为直方图所承载的是像素亮度的数据。换言之，我们并未对那些像素本身进行任何调整，而是仅对其在图像中的排列顺序进行了变动。直方图本身保持不变，然而，图像的实质内容却可能发生翻天覆地的变化。
明白这一点至关重要，它将帮助我们深入把握直方图的核心内涵。说得简单些，这些都是大家耳熟能详的常识。那么，接下来我要谈的是……重新审视刚才展示的画面。在图片的右侧，我们可以看到一些关键参数，包括色阶、数量和百分比。那么，这些参数究竟代表了什么含义呢？
激活直方图视图，将光标移动至图表的特定区域，随即显现出以下三个关键指标，它们各自表示：
色标:指针所在位置的亮度，即0到255之间的值。
像素数量指的是在特定亮度条件下的数值。比如，在所展示的图片中，可以观察到在138种不同颜色级别中，共有1915个像素点。
百分比:当前级别在整个级别中的位置。
嗯，前面提到的内容涉及较高层次的知识。在您按下鼠标左键并向右拖动时，您会注意到它们呈现出不同的状态。
你所设定的色阶区间，例如眼前所见，系介于115至216之间。
数量:该范围内的像素总数。
此处的百分比并非指代具体位置的比例，而是指您所选定区域内的像素点占整个像素集合的比例值。
且慢，或许有人会质疑，这幅图像的像素总量仅为207284。然而，为何这个数值区间却涵盖了227728像素？这难道不是一种矛盾的表现吗？
观察力颇佳，我选取了RGB色彩通道，需将像素数量乘以三，稍后我将详细阐述每个通道的特点。
现在，你已经对直方图有了更为深入的认识，然而，这还远远不够。以当前的直方图为参照，我们可以观察到其左侧包含了若干关键参数，诸如平均值、标准差、中位数以及像素等。那么，这些参数各自代表什么意义呢？
平均值:平均值越高，照片整体越亮，中间值为128。
它的算法是:图像的总亮度÷图像的总像素数。
1.什么是直方图？
先介绍一下直方图的基础知识。直方图的横轴表示从左到右亮度越高，纵轴表示从下到上像素越多。亮度范围为0-255，0代表黑色，255代表白色。如果某处的峰值较高，则意味着在此亮度下有更多的像素。
以这个直方图为例，它的分布非常均匀，说明每个亮度区间的像素分布非常均匀。
明白了这些话，你就会对直方图有一个基本的了解，但其实关于直方图的东西还有很多。
二、如何读取直方图的参数。
我问你一个问题:如果两张图片的直方图完全一样，图片会一样吗？
答案当然是否定的，因为直方图记录了像素的亮度信息。换句话说，我们不改变上面所有的像素，只是改变它们的相对位置。直方图完全不会改变，但图片内容可能会完全变换。
理解以上非常重要，有助于我们理解直方图的本质。好了，以上都是一些大家熟知的知识，下面就是我想说的。回到刚才的画面。在这张图片的右侧，有几个参数，如色阶、数量和百分比。它们的含义是什么？
打开直方图，把鼠标放在直方图的某个位置，就会出现这三个参数，分别代表:
色标:指针所在位置的亮度，即0到255之间的值。
数量:该亮度下的像素值。例如，上面的图片意味着在138的颜色级别上有1915个像素。
百分比:当前级别在整个级别中的位置。
嗯，这里有一个更高层次的技巧。当你按下鼠标的左键，并向右侧进行拖动操作，你会注意到它们的状态出现了改变。
色阶:你选择的色阶范围，比如上面这个就是从115到216的色阶。
数量:该范围内的像素总数。
百分比:这里的百分比不是位置的百分比，而是您选择的范围内的像素在整个像素中的百分比。
等等，有人会说，这张照片的总像素数只有207284。为什么这个范围有227，728像素？这不是自相矛盾吗？
很有观察力，因为我选择的是RGB通道，像素总数要乘以三，后面我会具体讲每个通道。
好了，经过上面的学习，你对直方图有了更好的理解，但是还不够，还有更复杂的。以这个直方图为例，左边有几个参数，比如平均值、标准差、中值、像素。这些参数的含义是什么？
平均值:平均值越高，照片整体越亮，中间值为128。
它的算法是:图像的总亮度÷图像的总像素数。
以该图为例，其平均数值为117，与128极为接近，因此可以判断曝光是恰当的。
标准差，这一统计学概念，主要用来衡量数据的离散程度。它反映的是数据点与算术平均数之间的差异。具体来说，标准差数值越小，说明数据点与平均数的偏差越小；相反，标准差数值越大，则表示数据点与平均数的偏差较大。此外，标准偏差的计算可以通过数据点与平均值之间的幂次关系来实现。
这些细节并不关键。令人欣慰的是。我们真正需要关注的是标准差与图像间的联系。标准差数值增大，图像的对比度便会更加突出；反之，标准差减小，图像的对比度则会减弱。
图像中所有像素的亮度值按照由低到高的顺序排列，位于中间位置的数值即为中值。换句话说，这些数值被分成了两个部分，其中一部分的数值高于中值，而另一部分则低于中值。若像素数量为偶数，则中值由中间两个数值的平均值决定。
画面的整体亮度可以通过中间值这一指标得到体现，这一指标无论在画面曝光过度或不足的情况下均适用。中间值充当了平均值的一种补充，然而其准确性却略逊于平均值。究其原因，主要还是源于我个人的经验体会。
标准差:标准差是一个统计学术语。一种测量数据分布离散度的标准，用于测量数据值与算术平均值的偏差。标准差越小，这些值与平均值的偏差越小，反之亦然。标准偏差可以通过标准偏差和平均值之间的乘幂关系来测量。
实际上这些细节并不关键。令人欣慰的是，我们应当关注的是标准差与图像之间的联系。当标准差数值上升时，图像的对比度便会更加突出；而标准差数值减小，图像的对比度则会减弱。
中值:图像中所有像素的亮度值由小到大排列，数值在中间。也就是说，数据分为两部分，一部分大于这个值，另一部分小于这个值。(如果有偶数个像素，中间有两个数字，取第一个。)
中间值的意义是从另一个侧面反映画面的整体亮度，无论是曝光过度还是曝光不足。它是平均值的补充，但不如平均值准确。具体原因是我自己的经历。
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