2、灰度直方图的绘制 我们一般使用opencv中的方法统计直方图,并使用matplotlib将其绘制出来。 API: cv2.calcHist(images,channels,mask,histSize,ranges[,hist[,accumulate]]) 1. 参数: images: 原图像。当传入函数时应该用中括号 [] 括起来,例如:[img]。 channels: 如果输入图像是灰度图,它的值就是 [0];如果...
2.转换为灰度图像:如果图像是彩色的,需要将其转换为灰度图像。灰度图像只有一个通道,每个像素的数值表示其灰度值。 3.统计亮度频次:遍历图像的每个像素,统计每个灰度级别(0-255)的像素出现的频次。可以使用一个长度为256的数组来存储每个灰度级别的频次。 4.绘制直方图:将统计得到的频次数据绘制成直方图,可以使用C语...
1、什么是灰度直方图? 对于灰度图而言,画面是由很多个不同灰度值的像素组成的,图像中灰度的分布情况就成为了一个很重要的特征信息,因为它直接决定了整张图片什么信息最为突出,而另一些则不太明显。 灰度直方图,即是对图像中每个灰度级的像素数做了统计,绘制成的以灰度级为横坐标,像素个数(频率)为纵坐标的图像,...
1,// 1D直方图 histSize,// 统计的灰度的个数 ranges);// 灰度值的范围 returnhist; } cv::Mat getHistogramImage(constcv::Mat ) { cv::Mat hist = getHistogram(image); //查找最大值用于归一化 doublemaxVal = 0; minMaxLoc(hist, NULL, &maxVal); //绘制直方图的图像 cv::Mat histImg(histSiz...
2、对灰度图进行直方图均衡化处理 先判断看所给图像是否为一真彩色图像?是,将其转换为灰度图像,以下所有的进一步处理均采用经过灰度化处理后的图像作为原图。 对灰度图进行直方图均衡化处理。通过比较灰度原图和经均衡化后的图形可见图像变得清晰,均衡化后的直方图形状比原直方图的形状更理想。
1、生成并绘制直方图 一幅数字图像在 [0,G] 范围内总共有 L 个灰度级,其直方图定义为: 是区间 [0,G] 内的第 k 级灰度, 为图像中出现 这种灰度级的像素数。 对于uint8 类图像,G 的值为 255; 对于uint16 类图像,G 的值为 65535; 对于浮点图像,G 的值为 1.0。
然后在每4×4的小块上计算8个方向的梯度方向直方图,绘制每个梯度方向的累加值,即可形成一个种子点,如图5右部分所示。此图中一个关键点由2×2共4个种子点组成,每个种子点有8个方向向量信息。这种邻域方向性信息联合的思想增强了算法抗噪声的能力,同时对于含有定位误差的特征匹配也提供了较好的容错性。
程序1-2中,第2行的clear表示清除工作区的变量,clc表示清除命令窗口显示的命令,close all表示关闭图形输出窗口;第4~7行依次读入Lena、Baboon、Pepper和Plane图像;第9~12行依次调用myDrawHistogram函数绘制Lena、Baboon、Pepper和Plane的直方图,figure(1)表示创建标号为1的图形输出窗口。
C语言实现直方图均衡化 C语⾔实现直⽅图均衡化 直⽅图均衡化部分是⽤c语⾔写的，最后⽤opencv显⽰原图像，处理后图像以及原图和处理后图的灰度直⽅图。虽然做出来了，均衡化效果还可以，但不知道为什么处理后图像中有三条⽩线，真⼼搞不懂，有看出来问题的⼤神⿇烦留⾔告诉我，谢谢。（...
把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。对图像进行非线性拉伸,重新分配图像像素值,使一定灰度范围内的像素数量大致相同。把给定图像的直方图分布改变成“均匀”分布直方图分布。点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:1 积分 电信网络下载 ...