在绘制直方图之前,我们可以分离该图像中的颜色通道。 B = image[:,:,0]#blue layer G = image[:,:,1]#green layer R = image[:,:,2]#red layer 现在我们使用 OpenCV 函数 cv.calcHist() 计算并找到每一层的直方图,并使用 OpenCV 和 Matplotlib 函数绘制这些直方图 ...
bool uniform=true,accumulate=false;//我们希望我们的箱子具有相同的尺寸(均匀)并在开头清除直方图Mat b_hist,g_hist,r_hist;//calcHist计算出来的Mat中元素的最大值可能上几千,所以最好归一化后再绘制直方图//使用OpenCV函数cv::calcHist计算直方图:calcHist(&bgr_planes[0],1,0,Mat(),b_hist,1,&histBin...
比方计算个单通道灰度图像的直方图。 直方图的取值范围一般来说也会是 0 到 255。 这时我们能够把这个函数再进行一次封装。使其更好用一些。 以下的代码来自 《OpenCV 2 Computer Vision Application Programming Cookbook》。 书的作者写了一个类。叫做 Histogram1D。 这个类的声明例如以下: classHistogram1D{public:...
在绘制直方图之前,我们可以分离该图像中的颜色通道。 B = image[:,:,0]#blue layer G = image[:,:,1]#green layer R = image[:,:,2]#red layer 现在我们使用 OpenCV 函数 cv.calcHist() 计算并找到每一层的直方图,并使用 OpenCV 和 Matplotlib 函数绘制这些直方图 c...
函数实现的内部其实也是调用了OpenCV的calcHist()函数。 参数1是需要被用来计算一维直方图的图像序列。 参数2是对应参数1中图像序列的掩膜序列。 参数3是对应每张图片被计算时的直方图尺寸; 参数4是对应每张图被计算时的直方图横坐标范围。 该函数的功能是计算图像序列image_array的一维直方图,image_array中的像素是否参...
我们使用OpenCV中的方法统计直方图,并使用matplotlib将其绘制出来。 API: cv2.calcHist(images,channels,mask,histSize,ranges[,hist[,accumulate]]) images: 原图像。当传入函数时应该用中括号 [] 括起来,例如:[img]。 channels: 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,传入的参数可以是 [...
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-dimension# print(img.reshape(-1).shape)# ...
12. #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> 13. #include <iostream> 14. 15. using namespace std; 16. using namespace cv; 17. 18. //参数:Gray_img --输入的灰度图像 19. // hist 计算后输出的直方图 20. void myCal_Hist(Mat Gray_img,MatND hist){ ...
OpenCV的直方图计算: OpenCV提供了一个简单的计算数据集(通常是图像或分割后的通道)的直方图函数: voidcalcHist(constcv::Mat*images,intnimages,constint*channels,InputArray mask,OutputArray hist,intdims,constint*histSize,constfloat**ranges); 下面直接代码演示使用该函数计算直方图!
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