使用OpenCV统计图像直方图的过程可以分为以下几个步骤:读取图像数据、转换图像到适合的颜色空间(如灰度空间)、使用OpenCV的calcHist函数计算直方图、可视化直方图,以及(可选)分析直方图数据。下面我将详细解释每个步骤,并提供相应的代码片段。 1. 读取图像数据 首先,你需要使用OpenCV的cv2.imread函数读取图像数据。 python ...
1.1 用openCV统计直方图 1.2 用Numpy统计直方图 2. 绘制直方图 3.使用掩模 二、直方图均衡化 1.用Numpy进行直方图均衡化 2.用OpenCV进行直方图均衡化 3. CLAHE有限对比适应性直方图均衡化 三、2D直方图 四、直方图反向投影 1.Numpy中的算法 2. OpenCV中的算法 直方图 原理:通过直方图可以对整幅图像的灰度分布有一...
• 使用 Opencv 或者 Matplotlib 函数绘制直方图 • 将要学习的函数有:cv2.calcHist(),np.histogram() 作用: 通过直方图你可以对整幅图像的灰度分布有一个整体的 了解。直方图的 x 轴是灰度值(0 到 255),y 轴是图片中具有同一个灰度值的 点的数目。 正文 基本概念 BINS:把原来的 256 个值等分成 16 ...
直方图的 x 轴代表灰度值(0~255),y 轴代表图片中同一种灰度值的像素点的数目,所以通过直方图我们可以对图像的亮度、灰度分布、对比度等有了一个直观的认识 (2)直方图中的术语 BINS 前面说到,直方图中的 x 轴表示的是灰度值,一幅灰度图的灰度等级有 256 级,所以我们是否需要将每一个等级标注在一条轴上呢?
统计直方图同样有两种方法,使用opencv统计直方图,函数如下: cv2.calcHist(images, channels,mask, histSize, ranges[, hist[, accumulate]]) 该函数的参数在了解以上术语加上自己百度后可以简单应用 使用numpy统计函数,主要应用numpy.histogram()函数(还有np.bincount(),还未尝试,读者可以自己尝试,大抵使用方法...
openCV -- rectangle函数的使用+统计直方图 1 voidrectangle(Mat& img, Point pt1,Point pt2,constScalar& color,intthickness=1,intlineType=8,intshift=0) img 图像. pt1 矩形的一个顶点。 pt2 矩形对角线上的另一个顶点 color 线条颜色 (RGB) 或亮度(灰度图像 )(grayscale image)。
opencv(C++)直方图统计(3) 遥梦秋航 平凡之路2 人赞同了该文章 #include <iostream> #include<fstream> #include<typeinfo> #include<opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/core/utils/logger.hpp> using namespace std; using namespace cv; /* P10 图形绘制与填充 line rectangle circle ellipse putText...
1 在文本编辑器中使用如下代码导入opencv、numpy和matplotlib模块：import numpy as npimport cv2 as cv import matplotlib.pyplot as plt 2 用函数 cv.imread(path,0) 读入图片，其中path为图片地址，参数0表示以灰度方式读入图片。3 使用代码 hist = cv.calcHist([img],[0],None,[256],[0,255]) 统计...
opencv处理速度优于numpy,同时对于学习opencv的同学来说,多运用cv的处理方法无疑更利于学习。 绘制直方图 绘制直方图一般使用Matplotlib绘制 ,这里要提一下matplotlib的matplotlib.pyplot.hist()函数,该函数可以直接统计绘制中方图。统计函数为calcHist()或np.histogram() ...
统计直方图 Opencv给我们提供的函数是cv2.calcHist(),该函数有5个参数: hist = cv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges[, hist[, accumulate]]) #hist 是一个 256x1 的数组,每一个值代表了与次灰度值对应的像素点数目。 1.