直方图均衡化,是对图像进行非线性拉伸,使得一定范围内像素值的数量的大致相同。这样原来直方图中的封顶部分对比度得到了增强,而两侧波谷的对比度降低,输出的直方图是一个较为平坦的分段直方图。具体来讲可以表现为下面这个图: 通过这种方法可以按照需要对图像的亮度进行调整,并且,这种方法是可逆的,也就是说知道了均衡化...
1)均衡化后的图像 (可以看到,均衡化后的图像比之前的图像在对比度上提升了很多,色彩变得充实了起来,便于我们进一步观察图像的某个目标) 2)原始图像直方图 (可以看到,原始图像的直方图像素值分布不均匀,且像素值范围多集中在100-200区域,不能很好地表示图像细节,也就是为啥它代表的图像看起来不丰富,细节不清晰了。...
在应用均衡化之后,我们得到一个直方图,就像中间的图一样。生成的图像如图所示。 它是如何工作的? 均衡意味着将一个分布(给定的直方图)映射到另一个分布(强度值的更宽和更均匀的分布),因此强度值分布在整个范围内。 为了达到均衡效果,重新映射应该是累积分布函数(cdf)(更多细节,请参阅学习OpenCV)。对于直方图H(i)...
直方图均衡化流程大概是:对图像直方图做归一化处理,然后计算累计直方图,再进行灰度级区间转换(每个像素级对应的累计概率乘以总的像素级),最后统计新的灰度级的像素概率(累计直方图中,概率相近的原始值,会被处理为相同的值)。 opencv中直方图均衡化的函数时:equalizeHist(img) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13...
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。’ ...
下面首先对直方图的计算进行学习,然后学习直方图均衡化。 3,直方图的绘制 3.1 使用OpenCV统计绘制直方图 OpenCV提供了cv.calcHist()函数来获取直方图,与C++中一样,都是cv.calcHist()。让我们熟悉一下这个函数及其参数: 1 2 3 4 5 6 7 def calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges, hist=None, ac...
今天学习图像直方图和图像均衡化 一:图像直方图 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 图像的直方图,就是统计哪些像素点,或者那一段像素区间的像素的个数 #在opencv中使用的是 calcHist(images, channels, mask, histSzie, ranges) ...
本节为opencv数字图像处理(2):灰度变换与空间滤波的第二小节,直方图处理,主要包括:直方图均衡化与直方图规定化的原理、推导与C++代码实现。 2. 直方图处理 灰度级范围为[0,L-1]的数字图像的直方图是离散函数h(rk)=nk,其中rk是第k级灰度值,nk是图像中灰度为rk的像素个数。
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: ...
2.直方图均衡化 灰色图像直方图均衡化 这里我们直接使用cv2.equalizeHist方法来得到直方图均衡化之后的图像 importcv2importnumpy asnpimg=cv2.imread('img.jpg',1) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) dat = cv2.equalizeHist(gray) cv2.imshow('gray', gray)a ...