OpenCV自带的cv::equalizeHist()函数可以用于单通道的灰度图像,但对于彩色图像,需要对每个通道分别均衡化,再合并通道。 示例: #include<opencv2/opencv.hpp>#include<iostream>intmain(){// 读取彩色图像cv::Mat image = cv::imread("color_image.jpg");if(image.empty()) { std::cout <<"无法打开图像文件...
简介: OpenCV-实现直方图均衡化(对比cv::equalizeHist) 实现原理 通过图像数据的直方图,可以快速判断图像的亮度和质量。而直方图均衡化就是通过图像变换使得直方图均匀分布,起到对比度增强的效果。在图像处理的课本中,针对离散形式的图像数据,最常用的一种方法就是累计概率分布。首先统计0-255灰度值所占像素个数;再...
返回Opencv-Python教程 直方图均衡就是让图像的像素个数多的灰度级拉的更宽,对像素个数少的灰度级进行压缩,从而达到提高图像的对比度的目的。从直方图的直观效果来看,就是让y轴比较高的位置变矮向x轴方向膨胀,y轴比较矮的位置变高并在x轴方向压缩。 1、直方图均衡equalizeHist equalizeHist()可以实现图像的直方图均...
直方图均衡化是通过拉伸像素强度分布范围来增强图像对比度的一种方法. 注意:直方图均衡化只能处理单通道 灰度单通道 1.png #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> int main(int argc, char** argv) { cv::Mat src = cv::imread("D:/bb/tu/1.png"); imshow("src", src); cv::Mat gray,...
官方OpenCV库中也有自带的直方图均衡化函数: void equalizeHist( InputArray src, OutputArray dst ); 参数说明 1.InputArray类型的src,输入图像,如Mat类型。 2.OutputArray类型的dst,输出图像。 C++测试代码 #include <iostream> #include #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using namespace ...
`cv2.equalizeHist` 是 OpenCV 中的一个函数,用于直方图均衡化。直方图均衡化是一种常用的图像增强技术,用于改善图像的对比度。 函数的参数如下: * `src`:输入图像,应为灰度图像。 * `dst`:输出图像,如果提供,则结果将写入此图像。 函数没有其他可调参数。 使用示例: ```python import cv2 # 读取图像 img ...
OpenCV opencv,均衡化 本示例使用的OpenCV版本是:OpenCV 4.1.1 运行Python的编辑器:Jupyter notebook 6.0.0 实现目的 均衡化图片为的是归一化图像亮度和增强图像对比度,在本示例我们会使用cv2.equalizeHist函数进行处理灰度图像和彩色图像,然后再展示均衡化后的直方图,看其形状。
在直播带货日益盛行的今天,如何确保直播画面清晰、色彩鲜明,成为吸引观众并提升销量的关键。其中,图像处理技术扮演着至关重要的角色。直方图均衡化,特别是OpenCV中的equalizeHist函数,作为一种有效的图像增强方法,被广泛应用于直播带货平台的图像优化中。
直方图是对图像像素的统计分布,它统计了每个像素(0到L-1)的数量。 直方图均衡化就是将原始的直方图拉伸,使之均匀分布在全部灰度范围内,从而增强图像的对比度。 直方图均衡化的中心思想是把原始图像的的灰度直方图从比较集中的某个区域变成在全部灰度范围内的均匀分布。
OpenCV Python equalizeHist 彩色图像 社区维基1 发布于 2023-01-04 新手上路,请多包涵 我需要对彩色图像进行直方图均衡。 首先,我将彩色图像转换为灰色并将其提供给 equalizeHist 函数: image = cv2.imread("photo.jpg") image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.equalizeHist(image) cv2.imshow...