高维直方图可以理解为图像在每个维度上灰度级分布的直方图。常见的是二维直方图。如红-蓝直方图的两个分量分别表示红光图像的灰度值和蓝光图像灰度值的函数。其图像坐标(Dr,Db)处对应在红光图像中具有灰度级Dr同时在蓝光图像中具有灰度级Db的像素个数。这是基于多光谱——每个像素有多个变量——的数字图像,二维中对应...
【opencv-python】图像灰度直方图计算与绘制 注意要分通道,各自计算各自通道的灰度直方图。 整张图的直方图 # 绘制[整幅图的]直方图 histimportcv2importnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltimg=cv2.resize(cv2.imread('0.jpg'),(416,416))# show picturecv2.imshow("o",img)# # convert shape to 1-dimen...
2Mat 平均值,计算后会变成Float64型(double)1*1。 3Mat 方差,计算后同样会变成Float64型1*1。 4掩膜 以下是一个计算图像平均灰度与灰度方差的程序: 1voidGetGrayAvgStdDev(cv::Mat& src,double& avg,double&stddev)2{3cv::Mat img;4if(src.channels() ==3)5cv::cvtColor(src, img, CV_BGR2GRAY)...
对输入的两张图像计算得到直方图H1与H2,归一化到相同的尺度空间,然后可以通过计算H1与H2的之间的距离得到两个直方图的相似程度进而比较图像本身的相似程度、图像的相关性。即,先使用calcHist计算得到直方图H1 与 H2,然后通过下面几种方法计算H1、H2的相似程度。 Opencv提供的比较方法有四种: Correlation 相关性比较 Chi...
要计算和绘制图像灰度直方图，可以使用 OpenCV 的函数 cv2.calcHist()。这个函数需要提供图像、通道索引、范围、直方图深度等参数。例如，要分别对一个 RGB 图像的 R、G、B 通道计算灰度直方图，可以编写如下代码：python import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 加载图像 image ...
在图像处理时,我们常常需要求出图像的直方图、灰度平均值、灰度的方差,这里给出一个opencv2+自带程序,实现这些功能。 直方图 对于直方图,使用cv::calcHist函数可以求出。 原型 void calcHist(const Mat* arrays, int narrays, const int* channels, InputArray mask, OutputArray ...
利用OpenCV计算图像的灰度直方图,并绘制直方图曲线 直方图均衡化的原理及实现 直方图规定化(匹配)的原理及实现 图像的灰度直方图 直方图规定化的实现 直方图规定化的实现可以分为一下三步: - 计算原图像的累积直方图 - 计算规定直方图的累积直方图 - 计算两累积直方图的差值的绝对值 ...
#1. images: 原图像(图像格式为 uint8 或 float32)。当传入函数时应该用中括号 [] 括 #起来,例如:[img]。 #2. channels: 同样需要用中括号括起来,它会告诉函数我们要统计那幅图像的直方图。如果 #输入图像是灰度图,它的值就是 [0];如果是彩色图像的话, ...