然后我们可以扩展这个想法来识别曝光过度(太亮)的图像和曝光不足(太暗)的图像。 让我们看看这些图像的直方图。 使用Matplotib 和 OpenCV 绘制直方图 显然,一个直方图左偏,表示图像曝光不足,而另一直方图右偏,表示图像曝光过度。 在这里,我们只需查看直方图就可以清楚地了解图像是否...
Matplotlib： 与 OpenCV 不同，matplotlib 直接查找直方图并使用 plt.hist() 绘制它 plt.hist(image.flatten(),256,[,256])plt.show()对于彩色图像，我们可以单独显示每个通道，也可以先将其转换为灰度，然后计算直方图。因此，颜色直方图可以表示为“三强度（灰度）直方图”，每个直方图显示每个单独的红/绿/蓝颜色...
通常采用直方图均衡化及直方图规定化两种变换,使图像的灰度范围拉开或使灰度均匀分布,从而增大反差,使图像细节清晰,以达到增强的目的。 直方图均衡化,对图像进行非线性拉伸,重新分配图像的灰度值,使一定范围内图像的灰度值大致相等。这样,原来直方图中间的峰值部分对比度得到增强,而两侧的谷底部分对比度降低,输出图像的直...
我们使用cv.calcHist()来查找完整图像的直方图。 如果要查找图像某些区域的直方图,该怎么办? 只需在要查找直方图的区域上创建一个白色的掩膜图像,否则创建黑色, 然后将其作为掩码mask传递即可。 示例: import numpy as np import cv2 as cv from matplotlib import pyplot as plt # 1. 直接以灰度图的方式读入 i...
图像直方图(Image Histogram)是用以表示数字图像中亮度分布的直方图,标绘了图像中每个亮度值的像素数。这种直方图中,横坐标的左侧为纯黑、较暗 的区域,而右侧为较亮、纯白的区域。 图像直方图的意义: 直方图是图像中像素强度分布的图形表达方式 它统计了每一个强度值所具有的像素个数 ...
mask:可选的操作掩码,如果是空矩阵则表示图像中所有位置的像素都计入直方图中,如果矩阵不为空,则必须与输入图像尺寸相同且数据类型为CV_8U。 hist:输出的统计直方图结果,是一个dims维度的数组。 dims:需要计算直方图的维度,必须是整数,并且不能大于CV_MAX_DIMS,在OpenCV 4.0和OpenCV 4.1版本中为32。
一.图像直方图理论知识 灰度直方图是灰度级的函数,描述的是图像中每种灰度级像素的个数,反映图像中每种灰度出现的频率。假设存在一幅6×6像素的图像,接着统计其1至6灰度级的出现频率,并绘制如图1所示的柱状图,其中横坐标表示灰度级,纵坐标表示灰度级出现的频率[1-2]。 如果灰度级为0-255(最小值0为黑色,最大...
灰度直方图:针对灰度图像的直方图,表示每个灰度级的像素数量。 颜色直方图:针对彩色图像的直方图,分别表示每个颜色通道(如 BGR)的像素强度分布。 OpenCV 提供了丰富的直方图计算和操作函数: 功能函数说明 计算直方图cv2.calcHist()计算图像的直方图。 直方图均衡化cv2.equalizeHist()增强图像的对比度。
从上面的图中可以发现灰度图像的直方图依然是X轴表示像素值范围、Y轴表示各个像素值出现频次,即像素分布。 彩色图像有红色、绿色、蓝色三个通道,其直方图表示稍微复杂一点,要对每个通道进行直方图计算跟表示,图示如下: 可以看出彩色图像的三个通道各自对应一个直方图分布。