显示与保存图像:使用cv::imshow()显示结果,并使用cv::imwrite()保存均衡化后的图像。 这种方法只对亮度通道均衡化,不会影响图像的色彩。
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)。 2、根据: 计算G(z_q)所有值,并存储到一个查找表中。(记录z与G的映射,z与G一一对应,逆变换就可以直接查对应的值). 3、对s_k...
c)根据CDF进行像素值映射:使用CDF的信息,对每个像素值进行映射,将原始图像中的像素值映射到一个新的像素值。这个映射会重新分布像素值,使得它们更均匀地分布在整个亮度范围内。 d)创建均衡化后的图像:根据映射后的像素值,创建一个新的均衡化后的图像。 直方图均衡化的优点是它可以增强图像的对比度,特别是在图像中...
3)图像均衡化: cv2.equalizeHist();( 4)自适应均衡化: cv2.createCLAHE() 1. 模板匹配 模板匹配和卷积的原理很像,模板在原图像上从原点开始滑动(从左到右, 从上到下),计算模板与(图像被模板覆盖的地方)的差别程度,在opencv中计算差别程度有6种计算方法。然后将每次计算结果放入一个矩阵里,作为输出结果。假...
可以在下面看到一个示例:原始图像和均等图像。 如果我们要绘制图像直方图,它将看起来像下面的样子: 直方图均衡化的重要性 该方法对于亮和暗图像都效果更好,特别是在医学领域中,分析X射线图像的重要性更高。 在查看科学图像(例如热图像和卫星图像)时也非常有用。
2)图像直方图: cv2.calcHist();( 3)图像均衡化: cv2.equalizeHist();( 4)自适应均衡化: cv2.createCLAHE() 1. 模板匹配 模板匹配和卷积的原理很像,模板在原图像上从原点开始滑动(从左到右, 从上到下),计算模板与(图像被模板覆盖的地方)的差别程度,在opencv中计算差别程度有6种计算方法。然后将每次计算...
openv直方图均衡化 opencv直方图均衡化函数 opencv中图像的均值化都是基于灰度图的,直方图均衡化是通过拉伸像素强度分布范围来增强图像对比度的一种方法,能提高图片的对比度。 1.自带函数均值化 函数原型: equalizeHist( InputArray src, OutputArray dst );
opencv 直方图/ 均衡化 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 importcv2 importnumpy as np importmatplotlib.pyplot as plt#若是画图像plt是RGB的与cv2不同 img=cv2.imread('C:/Users/59925/Desktop/pytest/pics/eye.jpg')#把...
1. 维基百科关于直方图均衡化的页面[1] 2. Numpy中的掩膜数组[2] 还可以查看这些关于对比度调整的SOF问题。 1. 我如何在OpenCV中用C语言调整对比度?[3] 2. 如何用opencv均衡图像的对比度和亮度?[4] 引用链接 [1]维基百科关于直方图均衡化的页面:https://en.wikipedia.org/wiki/Histogram_equalization ...