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...
CDF 的计算可以通过对直方图进行累积求和来实现。 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...
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')#把图片读取成灰度图minions-s template=cv2.imread('C:/Users/59925/Desktop/pytest/pics/eye.jpg')#把图片读取成灰度图 #统计直方图。通过012选择BGR通道,None,不选择图片掩码,...
直方图均衡化是通过拉伸像素强度的分布范围,使得在0~255灰阶上的分布更加均衡,提高了图像的对比度,达到改善图像主观视觉效果的目的。对比度较低的图像适合使用直方图均衡化方法来增强图像细节。 //彩色图像直方图均衡化 #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include<cmath> using namespace cv; using n...
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...
Opencv中还有一种直方图均衡化,它是一种局部直方图均衡化,也就是是说把整个图像分成许多小块(比如按10*10作为一个小块),那么对每个小块进行均衡化。 全局的对比度太强 二:自适应的局部的直方图均衡化createCLAHE def clahe_demo(image): #OpenCV直方图均衡化都是基于灰度图像 ...
直方图均衡化则通过使用累积函数对灰度值进行“调整”以实现对比度的增强。 优点:这种方法对于背景和前景都太亮或者太暗的图像非常有用,这种方法尤其是可以带来X光图像中更好的骨骼结构显示以及曝光过度或者曝光不足照片中更好的细节。这种方法的一个主要优势是它是一个相当直观的技术并且是可逆操作,如果已知均衡化函数...
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 ...
opencv直方图均衡化 1. 解释直方图均衡化的概念和目的 直方图均衡化是一种图像处理技术,用于增强图像的对比度。它通过拉伸图像的像素强度分布范围来实现,使得原本集中在某个强度值范围内的像素分布得更加均匀,从而改善图像的视觉效果。直方图均衡化的目的是使图像的直方图分布更加接近均匀分布,从而增加图像的动态范围,使图...
通常,发生的情况是在捕获图像时,它与自然视图并不相同。为了满足自然视图的水平,应进行后处理。因此,直方图均衡化(归一化)是通过调整图像的像素值来增强对比度的技术之一。 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:...