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...
cv2.equalizeHist(img)均衡化的原图像【输入img:单通道图像】则返回值即为均衡化后的图像。 2.1 全局直方图均衡化与自适应均衡化 代码语言:javascript 复制 importcv2importnumpyasnp img=cv2.imread('0002.jpg',0)img1=cv2.equalizeHist(img)# 全局直方图均衡化 clahe=cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0,tileGridSize...
这是因为它的直方图并不像我们在以前的案例中看到的那样被限制在一个特定的区域内(试着绘制输入图像的直方图,你会得到更多的直观感受)。 因此,为了解决这个问题,采用了自适应直方图均衡化。在这个过程中,图像被分成小块,称为 "瓦片"(OpenCV中瓦片大小默认为8x8)。然后这些块中的每一个都像往常一样被直方图均衡化...
当我们要统一一组图像的对比度时,直方图匹配非常有用。实际上,直方图均衡也可以视为直方图匹配,因为我们将输入图像的直方图修改为与正态分布相似。 为了匹配图像A和B的直方图,我们需要首先均衡两个图像的直方图。然后,我们需要使用均衡后的直方图将A的每个像素映射到B。然后,我们基于B修改A的每个像素。 让我们使用图6...
在OpenCV的官网上,对图像均衡化(即直方图均衡化)前后的直方图进行了对比,如下图所示。其中,左图是原始图像的直方图,可以看到灰度级集中在中间,图像中没有较暗和较亮的像素点;右图是对原图均衡化后的直方图,像素分布更均衡。 直方图均衡化的主要目的是将原始图像的灰度级均匀地映射到整个灰度级范围内,得到一个灰度级...
1. 全局直方图均衡化 全局直方图均衡化可能得到是一种全局意义上的均衡化,通过全局来增强对比度,提高图像质量。 函数 equalizeHist(src[, dst]) 2. 局部直方图均衡化 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...
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。
直方图均衡化（Histogram Equalization）是一种常用的图像增强技术，用于改善图像的对比度和亮度分布。它通过重新分配图像灰度级的像素值，使得图像的直方图在灰度范围内更加均匀，从而增强图像的细节和视觉效果。直方图均衡化可以提高图像的整体对比度和亮度分布。在均衡化后的图像中，原本分布较为集中的灰度级将被拉伸或...
# 直方图均衡化 ===提高对比度===# 意义:# 如果一幅图像占有全部可能的灰度级,并且均匀分布,# 则该图像具有高对比度和多变的灰度色调。# 视觉效果:图像细节丰富,质量更高。# 步骤:# 1、灰度值及其概率密度都归一化# 2、计算累计概率密度# 3、量化(得到目的地位置)# 4、区间搬移# 思想:# 不改变原先顺...
灰度图像直方图均衡化 对直方图均衡化主要使用opencv提供的一个equalizeHist方法。 importcv2 importnumpyasnp img = cv2.imread("linuxidc.com.jpg",1) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.imshow("linuxidc", gray) dst = cv2.equalizeHist(gray) ...