对直方图的分布进行处理(如重排、区间映射等),往往能达到我们想要的视觉效果,比如:对灰度直方图进行均衡化处理,扩散灰度区间,可以有效调整图像对比度,以达到图像增强的目的,所以在传统低光照图像增强的算法中,基于直方图的增强方法是最直观和高效的。
线性灰度增强、对数变换、指数变换、直方图均衡化。代码见下(代码略粗糙...)【ImageEnhance.cpp部分代码】 ImageEnhance.cpp 效果如下: 原图像: 线性灰度增强:我这里默认a和b表示原图像灰度值的最小与最大值。以下示例取c=255,d=0,效果为使图像负像,即黑变白,白变黑。 对数变换:(使图像的低灰度范围得以扩展而...
包括calcHist计算灰度直方图和normalize归一化 C++:voidcalcHist(constMat*images,intnimages,constint*channels,InputArray mask,OutputArray hist,intdims,constint*histSize,constfloat**ranges,bool uniform=true,bool accumulate=false)参数详解: onst Mat*images:输入图像intnimages:输入图像的个数constint*channels:需...
直接读取单通道灰度图 gray_img = cv.imread(‘img/src_1000x1000.jpg’, cv.IMREAD_GRAYSCALE) 灰度图: 每个像素点只能有一个值表示颜色,它的像素值在0到255之间,0是黑色,255是白色,中间值是一些不同等级的灰色,可以说灰度是黑与白之间的过渡色! 注意这个值不是RGB里的任何一个元素,显示设备是直接通过CRT...
("C://1.png", cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 读取并进行灰度转换img_gray_hist = cv2.calcHist([img_gray], [0], None, [256], [0,256])# 计算直方图show_image(img_gray,"image gray",1)show_histogram(img_gray_hist,"image gray histogram",2,"m")# 7 创建mask,计算位图,直方图mask = np....
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)。 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...
img = cv2.imread(r'C:\Users\25584\Desktop\girl.bmp') #img.shape返回(576, 720, 3) img_gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #---使用hist()函数绘图---注意:用这个函数画图像直方图时一定要用灰度图像,如果非用彩图,那得按通道画,不然没有什么意义--- plt.figure(figsize=(10,3))...
现在让我们在 OpenCV 中进行直方图计算。 首先,我们将加载图像并将其可视化。 #import necessary libraries importcv2 importnumpyasnp importmatplotlib.pyplotasplt #using opencv to read an image #BGR Image image = cv2.imread("C:/users/public/pictures/nature.jpg") ...
方法1:conda install-c menpo opencv 方法2:conda install--channel https://conda.anaconda.org/menpo opencv3 方法3:pip/conda install opencv-python 方法4:使用 whl 文件进行安装,进入网站 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/。 下载与当前环境兼容的 opencv 文件。切换到该文件所在的目录,在命令...