所以应该把它的直方图做一个横向拉伸(如下图),就可以扩大图像像素值的分布范围,提高图像的对比度,这就是直方图均衡化要做的事情。 “直方图均衡化”是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在更广泛灰度范围内的分布。直方图均衡化就是对图像进行非线性拉伸,重新分配图像像素值,使一定灰度范围内的像素...
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(比如存在多峰情况)图像比较实用。 cv2.createCLAHE 自适应均衡化图像 createCLAHE([, clipLimit[, tileGridSize]]) -...
一般在比较直方图之前,要先对直方图归一化处理,使用上一步所说的normalize函数,把上限改为1就好了。 在OpenCV的例子中,给了三幅图,是分别在不同的角度和光线下,对一只手掌拍摄的照片。然后比较这几张照片的HSV格式的H-S两维的直方图,忽略V。 对比直方图的方法是compareHist,是这么用的: double compareHist(InputArr...
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...
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 通过一个例子来了解其中的各个参数: #coding=utf-8 ...
OpenCV中的直方图计算 主要使用cv.calcHist()函数来实现。 cv.calcHist(images,channels,mask,histSize,ranges [,hist [,accumulate]]) 1. 参数如下: images:它是uint8或float32类型的源图像。它应该放在方括号中,即“[img]” channels:也以方括号给出。它是计算直方图的通道的索引。例如,如果输入为灰度图像,...
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...