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 cv...
并且这里的映射函数T规定为单调递增的,即变换后的直方图可以经过逆变换回到原直方图。那么直方图匹配就可以根据这个性质进行处理,示意图如下: 想要a图所示的直方图转变到c图,那么可以有: (4)因此,直方图匹配的步骤为: 1、计算输入图像的直方图P(r),并进行直方图均衡化,得到均衡化后的灰度s_k(直方图a到直方图b)。
这是因为它的直方图不像我们在前面的案例中所看到的那样局限于特定区域(尝试绘制输入图像的直方图,您将获得更多的直觉)。 因此,为了解决这个问题,使用了自适应直方图均衡。在这种情况下,图像被分成称为“tiles”的小块(在OpenCV中,tileSize默认为8x8)。然后,像往常一样对这些块中的每一个进行直方图均衡。因此,在较...
函数:retavl=cv.compareHist(H1,H2,method)H1:第一张图像的直方图H2:第二章图像的直方图直方图需要时同一种方式进行归一化后的,否则因为图像尺寸不同,灰度值多少也不同method:比较方法cv.HISTCMP_CORREL0相关法cv.HISTCMP_CHISQR1卡方法cv.HISTCMP_INTERSECT2直方图相交法cv.HISTCMP_BHATTACHARYYA3巴氏距离法retavl:...
绘制直方图 有两种方法达到这个目的, 简单方法:使用Matplotlib绘图函数 复杂方法:使用OpenCV绘图函数 1. 用Matplotlib Matplotlib自带了一个直方图绘图函数:matplotlib.pyplot.hist() 它直接找出直方图,然后绘制它。你不需要使用 calcHist() 或者 np.histogram() 函数来找这个直方图。看下面的代码: ...
1 cv::calcHist():从数据创建直方图 函数cv::calcHist()可以从一个或者多个数组中创建直方图。直方图的维度和输入数组的维度或大小无关,而是取决于输入数组的数量。cv::calcHist()总共有三种形式,前两种使用“老式的”C风格数组,第三种使用STLvector模板类型的参数。
绘制直方图 有两种方法, 1. 简短的方法:使用Matplotlib绘图功能 2. 稍长的方法:使用OpenCV绘图功能 1. 使用Matplotlib Matplotlib带有直方图绘图功能:matplotlib.pyplot.hist()它直接找到直方图并将其绘制。您无需使用calcHist()或np.histogram()函数来查找直方图。请参见下面的代码: ...
直方图解读:从图中我们能够很清晰的观察到,灰度值为50左右的像素有2500多个,其余的在100个左右。分布相对均匀。 直方图实现二:openv已经为我们准备好了绘制直方图函数, hist = cv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges, accumulate) 参数
在OpenCV 4中只提供了图像直方图的统计函数calcHist(),该函数能够统计出图像中每个灰度值的个数,但是对于直方图的绘制需要使用者自行绘制。我们首先学习统计灰度值数目的函数calcHist()的使用,该函数的原型在代码清单4-1中给出。 代码清单4-1calcHist()函数原型 ...