cdf=np.ma.filled(cdf_m,0).astype('uint8')#将掩模处理掉的元素补为0#计算 result2=cdf[image]result=cv2.LUT(image,cdf)cv2.imshow("OpenCVLUT",result)cv2.imshow("NumPyLUT",result2)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows() 代码语言:javascript 复制 importcv2importnumpyasnp image=cv2.imread("ABC...
opencv-python 图像直方图和直方图均衡化 统计学中,直方图是一种对数据分布情况的图形表示,并且将统计数据组织到一系列定义好bin当中(bin是从数据中计算出的特征统计量,可以看作“直条”或“组距”)。 图像直方图是用来表示数字图像中亮度分布的直方图,统计的是图像中每个像素亮度值的个数。横坐标表示图像中各个像素...
02. 如何生成图像直方图? 在python中,我们可以使用以下两个函数来创建然后显示图像的直方图。 import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npdef generate_histogram(img, do_print): """ @params: img: can be a grayscale or color image. We calculate the Normalized histogram of this image. @params...
查询表创建完成后,就直接调用相应的OpenCV函数即可,这里调用的是cv2.LUT函数: [python]view plain copy #计算 result = cv2.LUT(image, lut) cv2.LUT函数只有两个参数,分别为输入图像和查找表,其返回处理的结果,完整代码如下: [python] view plain copy 1. #coding=utf-8 2. import cv2 3. import numpy ...
OpenCV中的直方图均衡化 OpenCV有一个函数可以做到这一点,即cv.equalizeHist()。它的输入是灰度图像,输出是我们的直方图均衡化图像。 下面是一个简单的代码片段,显示了它在我们使用的同一图像上的用法。 代码语言:javascript 复制 img=cv.imread('wiki.jpg',0)equ=cv.equalizeHist(img)res=np.hstack((img,equ)...
导入OpenCV库: 首先,需要导入OpenCV库,通常使用cv2作为别名。 python import cv2 读取图像: 使用cv2.imread()函数读取图像文件。 python img = cv2.imread('path_to_your_image.jpg') 转换图像为灰度图: 由于直方图均衡化通常应用于灰度图像,因此需要将彩色图像转换为灰度图像。使用cv2.cvtColor()函数进行转换。
在OpenCV中,调用函数createCLAHE()实现对比度受限的局部直方图均衡化。它将整个图像分成许多小块(比如按10×10作为一个小块),那么对每个小块进行均衡化。这种方法主要对于图像直方图不是那么单一的(比如存在多峰情况)图像比较实用。其函数原型如下所示: retval = createCLAHE([, clipLimit[, tileGridSize]]) ...
但是有的时候全局直方图均衡化并不是很好,会把某些不该调整的部分给调整了。Opencv中还有一种直方图均衡化,它是一种局部直方图均衡化,也就是是说把整个图像分成许多小块(比如按10*10作为一个小块),那么对每个小块进行均衡化。 函数 createCLAHE([, clipLimit[, tileGridSize]]) ...
OpenCV如何利用python实现图像的直方图均衡化?针对这个问题,这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答,希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。 1.直方图 直方图: (1) 图像中不同像素等级出现的次数 (2) 图像中具有不同等级的像素关于总像素数目的比值。
png图像直方图均衡化python python opencv 直方图均衡 Python版本是Python3.7.3,OpenCV版本OpenCV3.4.1,开发环境为PyCharm 直方图均衡化 如果一幅图像拥有全部可能的灰度级,并且像素值的灰度均匀分布,那么这幅图像就具有高对比度和多变的灰度色调,灰度级丰富且覆盖范围较大。在外观上,这样的图像具有更丰富的色彩,不会...