//直方图均衡化MatHistogramequalization(Mat src){intR[256]={0};intG[256]={0};intB[256]={0};int rows=src.rows;int cols=src.cols;int sum=rows*cols;//统计直方图的RGB分布for(int i=0;i<rows;i++){for(int j=0;j<cols;j++){B[src.at<Vec3b>(i,j)[0]]++;G[src.at<Vec3b>(i...
d)创建均衡化后的图像:根据映射后的像素值,创建一个新的均衡化后的图像。 直方图均衡化的优点是它可以增强图像的对比度,特别是在图像中存在很大亮度差异的情况下。然而,它也可能导致一些细节的丢失,并且可能使某些区域过曝光或过度增强,因此在某些情况下需要谨慎使用。 应用代码: #include <opencv2/core.hpp> #in...
代码解读:代码中用到了cv2.equalizeHist函数,该函数的作用是对目标图像进行均衡化,可以看到,该函数的参数只用到了一个,整个原始图像的灰度数据,因此该均衡化是对全局均衡化,当然,我们可以选择摸某一个区域进行均衡化。后面的代码主要是对原始图像和均衡化图像的直方图进行显示,针对原始图像,我们已经计算出了直方图,因此...
6. 直方图均衡化api equalize_img = cv.equalizeHist(grayImg) cv.imshow("equalize img",equalize_img) 1. 2. 7. 彩色图像的直方图均衡化:先试用split()函数分离通道,再分别做直方图均衡化,最后合并成一张彩色图像 #绘制直方图 colors = ["blue","green","red"] #定义不同颜色,以备区分不同通道的结果 ...
opencv中直方图均衡化算法的输入图像需为八位单通道图像,也就是灰度图像。若想要处计算彩色图像的均衡化图,可以先将图像用split函数进行通道分离,分别处理每一个通道的图像,在用merge函数进行合并。算法实现步骤如下: 第一步:依次扫描原始灰度图像的每一个像素,计算出图像的直方图H。’ ...
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...
直方图均衡化目的就是将所有图像的直方图转换为下图(b)中所示的理想直方图,该直方图像素均匀分布在0~255内。 2.2 c++ opencv代码 #include<iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; int main() { Mat image, image_gray, image_enhanced; //定义输入图像,灰度图像, ...
4)自适应均衡化: cv2.createCLAHE() 1. 模板匹配 模板匹配和卷积的原理很像,模板在原图像上从原点开始滑动(从左到右, 从上到下),计算模板与(图像被模板覆盖的地方)的差别程度,在opencv中计算差别程度有6种计算方法。然后将每次计算结果放入一个矩阵里,作为输出结果。假如原图形是A*B大小,而模板是a*b大小,...
要实现图像的直方图均衡化,可以使用OpenCV中的cv2.equalizeHist()函数。具体步骤如下: 导入必要的库: import cv2 import numpy as np 复制代码 读取图像并转换为灰度图像: img = cv2.imread('input.jpg') gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 复制代码 对灰度图像进行直方图均衡化: ...
1. 基于直方图均衡化的图像增强 直方图均衡化是通过调整图像的灰阶分布,使得在0~255灰阶上的分布更加均衡,提高了图像的对比度,达到改善图像主观视觉效果的目的。对比度较低的图像适合使用直方图均衡化方法来增强图像细节。 彩色图像的直方图均衡化实现: #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/img...