局部直方图均衡化是在图像的局部区域应用直方图均衡化,以增强每个局部区域的对比度。 与全局直方图均衡化相比,局部直方图均衡化能更好地处理图像中对比度不均匀的问题。 准备OpenCV库环境: 确保你已经安装了OpenCV库。如果没有安装,可以使用pip install opencv-python命令进行安装。 加载待处理的图像数据: 使用OpenCV的...
第五个参数 hist为输出的直方图; 第六个参数 dims为需要统计的直方图的通道个数; 第七个参数 histSize为直方图分成的区间个数; 第八个参数 ranges为直方图像素值的区间; 第九个参数 uniform表示是否对直方图数组进行归一化处理; 第十个参数 accumulate表示是否从多个阵列中计算单个直方图或在特定时间更新直方图 关于ma...
如果再对原图进行操作,将每个像素映射成新的像素,就完成了图像均衡化。 3.直方图均衡化用途 图像直方图均衡化可以用于图像增强、对输入图像进行直方图均衡化处理,提升后续对象检测的准确率等。 它在OpenCV人脸检测的代码演示中已经很常见。 此外对医学影像图像与卫星遥感图像也经常通过直方图均衡化来提升图像质量。 4.实...
直方图均衡化可以看作是图像增强的一个手段,示例代码如下: importcv2ascv src = cv.imread("D:/Open CV/opencv/sources/samples/data/rice_01.jpg")# 1. 全局直方图均衡化defglobalEqualHist(image):# 如果想要对图片做均衡化,必须将图片转换为灰度图像gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY) dst =...
对曝光过度或者逆光拍摄的图片可以通过直方图均衡化的方法用来增强局部或者整体的对比度。 对于相机采集的原始图像经常会出现一种现象,即图像所有像素的灰度值分布不均匀,而是集中在某一特定的小区域,导致图像中的所有信息的灰度值都很接近,即对比度差,很难从图像中分辨出某一特征的信息。而质量较高的图像中,像素的强...
直方图均衡化有两种主要类型:全局均衡化和局部均衡化。全局均衡化是一种广泛使用的技术,它通过改变整个图像的亮度分布来实现均衡化效果。这种技术特别适用于背景和前景都过亮或过暗的图像,例如X光图像或曝光不当的照片,可以帮助显示更好的骨骼结构和细节。
opencv中给出了直方图均衡化函数原型如下: void equalizeHist( InputArray src, OutputArray dst ); 1. 参数即为输入输出图像,应该为8位单通道图像,具有相同大小和类型。 使用实例如下: int main() { Mat src = imread("E:\\material\\lowcontrast.jpg",0); ...
python 局部自适应直方图均衡化 opencv 局部直方图均衡化,索引目录1.功能1.1直方图均衡1.2直方图匹配2.函数2.1计算直方图2.2直方图均衡化2.3直方图匹配(规定化)2.4直方图二值化2.5直方图最值3.直方图的计算与绘制4.直方图对比5.直方图的反向投影6.局部直方图处理7.Demo参