#导入opencv模块importnumpyasnpimportcv2 image=cv2.imread("split.jpg")#读取要处理的图片 cv2.imshow("src",image)cv2.waitKey(0)B,G,R=cv2.split(image)#分离出图片的B,R,G颜色通道 zeros=np.zeros(image.shape[:2],dtype="uint8")#创建与image相同大小的零矩阵 cv2.imshow("BLUE",cv2.merge([B,...
plt.subplot(153), plt.plot(hist_img), plt.plot(hist_img_mask) #无掩膜和有掩膜的直方图画到一起 plt.subplot(154), plt.plot(hist_img_mask) #单独划出有掩膜的直方图 plt.subplot(155), plt.plot(hist_mask) #单独把mask部分图像的直方图画出来,和上面的一模一样 plt.show() 三、直方图均衡化 1...
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函数,也可以恢复原始的直方图。 算法原理 设变量代表图像中像素灰度级。对灰度级进行归一化处理,即,其中表示黑,表示白。对于一幅给定的图片来说,每个像素在的灰度级是随机的,用概率密度来表示图像灰度级的分布。为了有利于...
4、使用步骤3找到的映射,将s_k的值映射到直方图指定图像中值为z_q的对应像素,形成直方图指定图像。 3.2 c++ opencv代码 以下图为例,将上面的直方图向下面的直方图进行转变 #include<iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; int main() { Mat image1, image1_gray...
OpenCV中,简单阈值处理的C++接口原型是: double cv::threshold( InputArray src, OutputArray dst, double thresh, double maxval, int type ) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 参数说明: 参数1:待处理的图像,可以是彩色图像或灰度图像,建议使用灰度图像 参数2:阈值处理后的图像 ...
这里要有函数plt.show()才会显示出直方图 图像 直方图 将灰度级划分为16个子集 opencv提供了函数,cv2.calcHist() 用来计算图像的统计直方图, 函数形式: hist = cv2.calcHist( images , channels , mask , histSize , ranges , accumulate) hist 返回统计直方图,是一个一维数组,数组内的元素时各个灰度级的个数...
在Python的OpenCV库中,图像直方图是一种重要的图像处理工具。直方图用于描述图像中每个像素强度的分布情况,从而帮助我们了解图像的整体亮度和对比度特征。通过调整直方图,我们可以改善图像的视觉效果,提高对比度或者改变图像的整体色调。一、计算直方图在OpenCV中,可以使用calcHist函数来计算图像的直方图。这个函数可以计算一维...
1.1 寻找直方图 关于直方图的查找,不管是OpenCV库还是Numpy都提供了相应的方法 OpenCV和Numpy中的直方图计算 OpenCV提供了一个cv.calcHist()函数用来查找直方图,其中一般需要传入5个参数:cv.calcHist(images,channels,mask,histSize,ranges [) 第一个参数img是uint8或float3类型的源图像 ...
opencv官方对图像直方图的定义如下: 直方图是图像中像素强度分布的图形表达方式. 它统计了每一个强度值所具有的像素个数. 一、直方图计算的原理 一副图像实际上就是一个数字矩阵。 3x3的灰度图像由9个像素组成,每个像素都取值0-255中的一个值,0表示黑色,255表示白色,中间值是介于黑色和白色之间的灰度值。