使用opencv-python对彩色图像进行直方图均衡化 YUV色彩空间是把亮度(Luma)与色度(Chroma)分离。 “Y”表示亮度,也就是灰度值。 “U”表示蓝色通道与亮度的差值。 “V”表示红色通道与亮度的差值。 对彩色图像进行直方图均衡化时,先将图像从RGB空间转到YUV空间,然后对亮度Y通道进行直方图均衡化得到通道Y",然后将Y"U...
直方图均衡化是将原始图片中比较集中的灰度区间变成全部灰度区间的均匀分布。实质上是对图像进行非线性拉伸,重新分配图像象元值,使一定灰度范围内象元值的数量大致相等。 虽然直方图均衡化增强了图像的对比度,但因为对象元的修改,使得变化后图像的灰度级减少,一些细节消失。 2、python代码实现: import c...
#第一步:读入图像 src = cv2.imread(sys.argv[1],cv2.IMREAD_ANYCOLOR) else: print "请输入图像" #创建CLAHE对象 clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0,tileGridSize=(8,8)) #将每个帧转换为灰度或将其应用于每个通道(转换为灰度) gray_image = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #限制对比度...
我们可以使用OpenCV进行一些常见的图像增强操作,如灰度转换、边缘检测和直方图均衡化。 python 复制代码 # 转换为灰度图像 gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 边缘检测 edges = cv2.Canny(gray_image, 100, 200) # 直方图均衡化 equalized_image = cv2.equalizeHist(gray_image) # 显示...
亮度直方图均衡化:通过对图像进行直方图均衡化,可以增强图像的对比度和亮度。直方图均衡化是一种调整图像亮度分布的方法,可以使得图像中各个灰度级别的像素数量分布更加均匀。 阈值分割:通过设定一个阈值,将图像中的像素分为两类(例如黑色和白色),可以根据阈值的选择来分析图像的亮度情况。可以使用OpenCV库中的cv2.thres...
均衡化自实现,并于cv结果比较 下面详细来大概记录一下。 直方图展示(灰度图和彩图) 对于直方图的处理,有cv2和pyplot2种常用的方式,接口定义分别为 cv2.calcHist()和plt.Hist(),这部分就是理解现有接口定义,直接调用即可,直接上代码。 ''' calcHist—计算图像直方图 ...
2 图像均衡化 图像均衡化是一种提高图像对比度的方法,通过变换函数将原图像的直方图修正为分布比较均匀的直方图,从而改变图像整体偏暗或整体偏亮,灰度层次不丰富的情况。图像均衡化的具体原理见:直方图均衡化详解。在OpenCV中提供equalizeHist函数实现直方图的均衡化,但是equalizeHist函数只对灰度图进行运算...
使用Python OpenCV清理OCR图像是指利用Python编程语言和OpenCV库对OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)图像进行处理和优化的过程。 OCR图像清理是为了提高OCR识别的准确性和效果,通常包括以下步骤: 图像预处理:对原始OCR图像进行预处理,包括灰度化、二值化、去噪等操作,以便更好地提取字符信息。
第4 步:灰度变换和直方图均衡化 灰度变换提供了一些对灰度图像进行数学变换的示例。 im2 = 255 - gray_imagecv2_imshow(im2) 这是灰度图像的逆运算,我们可以看到明亮的像素变暗,而暗的像素变亮。 im3 = (100.0/255)*gray_image + 100cv2_imshow(im3) ...
在Python中,我们可以使用Pillow、OpenCV等库来进行图像处理。通过pip安装这些库: pip install pillow opencv-python 读取图片并预处理使用Pillow库读取图片: from PIL import Image image = Image.open('input.jpg') 对图片进行预处理,如调整大小、转换为灰度图像等: width, height = image.size new_size = (...