python+opencv实现直方图,直方图均衡化和高斯滤波 一、绘制直方图 1.基本原理 直方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。在数字图像中,直方图其实是灰度级与该灰度级出现总数的对应关系,直方图的横坐标是灰度级,纵坐标是对应灰度级的总像素数。 2.代码实现 3.结果展示 二、...
1 行 Python 代码就可实现炫酷可视化 之前画图一直在用matlibplot、pyecharts,最近学习了一个新的可视化库--cufflinks,用了两天我已经深深爱上它了 主要是因为它用法简单、图形漂亮、代码量少,用一两行代码,就能画出非常漂亮的图形 下面我们一起来看看吧! 1.用法简单 cufflinks库主要和dataFrame数据结合使用,绘图函数...
gray_avg_img[i,j]=int(sum_pix/9) #9个点求和除均值,均值滤波实现 #在RGB彩色图上手动实现均值滤波 rgb_avg_img=copy.deepcopy(img) for i in range(1,img.shape[0]-1): for j in range(1,img.shape[1]-1): #RGB三个通道,实现三次 sum_b_pix=sum([img[l,k,0] for l in range(i-...
在离散形式下,用 r k r^k rk代表离散灰度级,用 p r ( r k ) p_r(r^k) pr(rk)代表 p r ( r ) p_r(r) pr(r),并且下式子成立: P r ( 代码实现 //直方图均衡化 Mat Histogramequalization(Mat src) { int R[256] = {0}; int G[256] = {0}; int B[256] = {0}; int rows...
代码实现参考 代码语言:javascript 复制 importcv2importrandomimportimutilsimportnumpyasnp # 彩色图像每个像素值是[x,y,z],灰度图像每个像素值便是一个np.uint8 image=cv2.imread('E:/1.PNG')gray_img=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#将彩色图像变为灰度图像(RGB彩色变灰色) ...
代码实现参考 import cv2 import random import imutils import numpy as np # 彩色图像每个像素值是[x,y,z], 灰度图像每个像素值便是一个np.uint8 image = cv2.imread('E:/1.PNG') gray_img = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #将彩色图像变为灰度图像(RGB彩色变灰色) ...