cv2.equalizeHist(img)均衡化的原图像【输入img:单通道图像】则返回值即为均衡化后的图像。 2.1 全局直方图均衡化与自适应均衡化 代码语言:javascript 复制 importcv2importnumpyasnp img=cv2.imread('0002.jpg',0)img1=cv2.equalizeHist(img)# 全局直方图均衡化 clahe=cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0,tileGridSize...
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...
第一步,我们计算A和B的直方图和均等直方图。然后,我们需要根据该值映射A的每个像素它的均衡直方图求B的值。因此,例如,对于A中强度级别为0的像素,A均衡直方图的对应值为4。现在,我们看一下B均衡直方图并找到强度值对应于4,即0。因此我们将0强度从A映射到0从B开始。对于A的所有强度值,我们继续进行。如果从A到B...
导入OpenCV库: 首先,需要导入OpenCV库,通常使用cv2作为别名。 python import cv2 读取图像: 使用cv2.imread()函数读取图像文件。 python img = cv2.imread('path_to_your_image.jpg') 转换图像为灰度图: 由于直方图均衡化通常应用于灰度图像,因此需要将彩色图像转换为灰度图像。使用cv2.cvtColor()函数进行转换。
使用OpenCV 的split方法将图像分离为 R、G、B 三个通道。 b,g,r=cv2.split(image)# 分离 RGB 通道 1. 步骤4: 对每个通道进行直方图均衡化 使用equalizeHist方法对每个单通道进行均衡化。 r_eq=cv2.equalizeHist(r)# 对 R 通道进行均衡化g_eq=cv2.equalizeHist(g)# 对 G 通道进行均衡化b_eq=cv2.equa...
OpenCV中的直方图均衡化 OpenCV有一个函数可以做到这一点,即cv.equalizeHist()。它的输入是灰度图像,输出是我们的直方图均衡化图像。 下面是一个简单的代码片段,显示了它在我们使用的同一图像上的用法。 代码语言:javascript 复制 img=cv.imread('wiki.jpg',0)equ=cv.equalizeHist(img)res=np.hstack((img,equ)...
直方图均衡化的两种方式 1. 全局直方图均衡化 全局直方图均衡化可能得到是一种全局意义上的均衡化,通过全局来增强对比度,提高图像质量。 函数 equalizeHist(src[, dst]) 2. 局部直方图均衡化 但是有的时候全局直方图均衡化并不是很好,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,它是一种局部直...
, 'histogram'), loc='upper left')plt.show()直方图均衡化：import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('assets/wiki.png',0)equ = cv2.equalizeHist(img)res = np.hstack((img, equ)) #stacking images side-by-sidecv2.imshow('equ', res)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()上面做的...
彩色图像直方图均衡化 YUV 直方图均衡化 插入原图: 原图 灰度图像直方图均衡化 对直方图均衡化主要使用opencv提供的一个equalizeHist方法。 importcv2 importnumpyasnp img = cv2.imread("linuxidc.com.jpg",1) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ...
# 直方图均衡化 ===提高对比度===# 意义:# 如果一幅图像占有全部可能的灰度级,并且均匀分布,# 则该图像具有高对比度和多变的灰度色调。# 视觉效果:图像细节丰富,质量更高。# 步骤:# 1、灰度值及其概率密度都归一化# 2、计算累计概率密度# 3、量化(得到目的地位置)# 4、区间搬移# 思想:# 不改变原先顺...