我们使用cv.calcHist()来查找完整图像的直方图。 如果要查找图像某些区域的直方图,该怎么办? 只需在要查找直方图的区域上创建一个白色的掩膜图像,否则创建黑色, 然后将其作为掩码mask传递即可。 示例: import numpy as np import cv2 as cv from matplotlib import pyplot as plt # 1. 直接以灰度图的方式读入 i...
直方图均衡化可以可能到是一种全局意义上的均衡化,但是有的时候这种操作并不是很好,会把某些不该调整的部分给调整了。OpenCV中还有一种直方图均衡化,它是一种局部局部来的均衡化,也就是是说把整个图像分成许多小块(比如按10*10作为一个小块),那么对每个小块进行均衡化。这种方法主要对于图像直方图不是那么单一的(...
1.查找直方图 直方图是在X轴上具有像素值(不总是从0到255的范围),在Y轴上具有图像中相应像素数的图。通过查看图像的直方图,可以直观地了解该图像的对比度,亮度,强度分布等。 相关概念 BINS: 直方图显示每个像素值的像素数。若需要256个值来显示上直方图即从0到255,则bin的数量为256个(每个像素一个);若需要找...
for循环的第一行是计算对应通道的直方图,经过上面的介绍,应该很容易就能明白。 这里所不同的是没有手动的计算直方图的最大值再乘以一个系数,而是直接调用了OpenCV的归一化函数。该函数将直方图的范围限定在0-255×0.9之间,与之前的一样。下面的hist= np.int32(np.around(originHist))先将生成的原始直方图中的每个...
直方图的计算、显示、处理 OpenCv中,可以用方法cvCalcHist方法计算图像的直方图。不过值得注意的是,该方法的第一个参数image是一个指向数组的IplImage* 类型指针。这允许利用多个图像通道。对于多通道图像(如HSV或者RGB),在调用函数cvCalcHist()之前,先要调用函数cvSplit()将图像分为单通道,此方法与宏cvCvtPixtoPlane等同...
直方图是统计图像中像素亮度或颜色等分布的一种常用工具,几乎所有图像处理的工具都提供了这种工具,X轴表示 0~255(刻度大小与Bin设置有关系),Y轴统计个数(频率)。 【代码】 OpenCV版本 import cv2 import numpy as np src = cv2.imread('test_hist.png') if src is None: print('Could not open or find ...
#include"stdafx.h"#include<opencv2/imgproc.hpp>#include<opencv2/highgui.hpp>using namespace std;using namespace cv;intmain(){Mat srcImage=imread("D:\\vcpro\\opencv\\pic\\IMG_20191013_104201.jpg",IMREAD_GRAYSCALE);//IMREAD_COLOR); // 直接导入图像为单通道灰度图imshow("【原图】",srcIma...
直方图的背景知识、用途什么的就直接略过去了。这里直接介绍方法。 计算并显示直方图 与C++中一样,在python中调用的opencv直方图计算函数为cv2.calcHist。 cv2.calcHist的原型为: cv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges[, hist[, accumulate ]])#返回hist ...
OpenCV中,我们使用equalizeHist来对灰度图像进行直方图均衡化: equalizeHist(InputArray src, OutputArray dst) src一般为8位单通道的图像。 dst和src有相同的尺寸和类型。 二、如果一幅图像是三通道的,我们要对每个通道进行直方图的统计,那么该如何做呢?
灰度直方图是OpenCV中一种简单实用的工具,这一篇我们来学习怎样显示一幅图像的灰度直方图。 1.直方图的定义 灰度直方图是灰度级的函数,它表示图像中具有某种灰度级的像素的个数,反映了图像中某种灰度出现的频率。如果将图像总像素亮度(灰度级别)看成是一个随机变量,则其分布情况就反映了图像的统计特性,这可用probabilit...