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...
1)用opencv在窗口上把图像直方图绘制出来 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread('./lena.jpg') img_gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) hist = cv2.calcHist([img...
opencv python 彩色图片直方图均衡化 opencv直方图匹配 01. 什么是图像直方图? 在开始定义直方图之前,为简单起见我们先使用灰度图像,稍后再解释彩色图像的处理过程。 图像直方图表示图像的像素分布情况。换言之,图像直方图显示具有特定像素值的图像点数量。例如,假设正常图像的像素强度在0到255之间变化。为了生成其直方图,我...
首先我们要读取两张图像, src1 = cv.imread("D:/opencv3/image/linux.png") src2 = cv.imread("D:/opencv3/image/windows10.png") cv.imshow("image1", src1) cv.imshow("image2", src2) 1. 2. 3. 4. 接着,我们就要进行直方图比较, def create_rgb_hist(image): # 创建 RGB 三通道直方图...
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。
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)...
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]]) ...
一.局部直方图均衡化 前文通过调用OpenCV中equalizeHist()函数实现直方图均衡化处理，该方法简单高效，但...
Lnton羚通「OpenCV-Python」教程：直方图均衡化 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...
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...