复制 //直方图均衡化MatHistogramequalization(Mat src){intR[256]={0};intG[256]={0};intB[256]={0};int rows=src.rows;int cols=src.cols;int sum=rows*cols;//统计直方图的RGB分布for(int i=0;i<rows;i++){for(int j=0;j<cols;j++){B[src.at<Vec3b>(i,j)[0]]++;G[src.at<Vec3b...
代码解读:代码中用到了cv2.equalizeHist函数,该函数的作用是对目标图像进行均衡化,可以看到,该函数的参数只用到了一个,整个原始图像的灰度数据,因此该均衡化是对全局均衡化,当然,我们可以选择摸某一个区域进行均衡化。后面的代码主要是对原始图像和均衡化图像的直方图进行显示,针对原始图像,我们已经计算出了直方图,因此...
opencv直方图均衡化 1. 解释直方图均衡化的概念和目的 直方图均衡化是一种图像处理技术,用于增强图像的对比度。它通过拉伸图像的像素强度分布范围来实现,使得原本集中在某个强度值范围内的像素分布得更加均匀,从而改善图像的视觉效果。直方图均衡化的目的是使图像的直方图分布更加接近均匀分布,从而增加图像的动态范围,使图...
通过直方图修整可以提升图像质量,直方图修整 可以分为两类,一是 直方图均衡化,二是 直方图规定化,本文主要讲 均衡化 直方图均衡化 直方图均衡化 是图像增强的一种重要方法,主要是提高图像 质量、清晰度、对比度; 均衡化的知识和方法如下: 直方图均衡化与对比度增强 直方图均衡化(HE) 自适应直方图均衡化(AHE) 限制...
什么是图像直方图,为什么它很有用 通过使用OpenCV函数cv::equalizeHist来平衡图像的直方图 理论 什么是图像直方图? 它是图像强度分布的图形表示。 它量化了所考虑的每个强度值的像素数。 什么是直方图均衡化? 这是一种提高图像对比度的方法,以扩大强度范围(参见相应的维基百科条目)。
直方图均衡化目的就是将所有图像的直方图转换为下图(b)中所示的理想直方图,该直方图像素均匀分布在0~255内。 2.2 c++ opencv代码 #include<iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; int main() { Mat image, image_gray, image_enhanced; //定义输入图像,灰度图像, ...
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...
opencv中直方图均衡化算法的输入图像需为八位单通道图像,也就是灰度图像。若想要处计算彩色图像的均衡化图,可以先将图像用split函数进行通道分离,分别处理每一个通道的图像,在用merge函数进行合并。算法实现步骤如下: 第一步:依次扫描原始灰度图像的每一个像素,计算出图像的直方图H。’ ...
【opencv学习笔记】024之直方图均衡化,一、什么是直方图(histogram)直方图(Histogram)又称质量分布图。是一种统计报告图,由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。一般用横轴表示数据类型,纵轴表示分布情况。直方图是数值数据分布的精确图形表示。这是一
在OpenCV 4中提供了equalizeHist()函数用于将图像的直方图均衡化,该函数的函数原型在代码清单4-7中给出。 代码语言:javascript 复制 代码清单4-7equalizeHist()函数原型1.voidcv::equalizeHist(InputArray src,2.OutputArray dst3.) src:需要直方图均衡化的CV_8UC1图像。