从上面的例子中,累积函数为: 最后,我们使用一个简单的重映射过程来获得均衡图像的强度值: 直方图均衡化的主要步骤如下: a)计算原始图像的直方图:首先,需要计算原始图像的直方图,即统计不同像素值在图像中出现的次数。 b)计算累积分布函数(CDF):累积分布函数是直方图的累积版本,表示每个像素值在原始图像中出现的累积...
用OpenCV函数 equalizeHist 对图像进行直方图均衡化 原理 图像的直方图是什么? 直方图是图像中像素强度分布的图形表达方式. 它统计了每一个强度值所具有的像素个数. 直方图均衡化是什么? 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. 说得更清楚一些, 以上面的直方图为例, 你可以看到像素主要...
输出结果: 2.自定义均值化 函数原型: Ptr<CLAHE> createCLAHE(double clipLimit = 40.0, Size tileGridSize = Size(8, 8)) 1. 注:clipLimit为对比度限制阈;tileGridSize用于直方图均衡化的网格大小,输入图像将被分割成大小相等的矩形块,在tileGridSize定义行和列中的块数。 代码示例 #include <opencv2/opencv...
一:全局直方图均衡化(对比度增强)equalizeHist def equalHist_demo(image):#OpenCV直方图均衡化都是基于灰度图像gray=cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY) dst=cv.equalizeHist(gray)#直方图均衡化,对比度增强cv.imshow("equalHist_demo",dst) 1.cv2.equalizeHist函数原型:equalizeHist(src[, dst]) -> dst。...
直方图均衡化的基本原理:对在图像中像素个数多的灰度值(即对画面起主要作用的灰度值)进行展宽,而对像素个数少的灰度值(即对画面不起主要作用的灰度值)进行归并,从而增大对比度,使图像清晰,达到增强的目的。 均衡化函数: cv2.equalizeHist(img) img:指需要均衡化的原图像,灰度图像。返回值为均衡化后的图像。
#把瘦高直方图,转化成矮胖直方图。映射函数:取整(累计概率*255)为该灰度值累计概率的新的灰度值 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 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/minions-s.jpg',0...
对每个矩阵应用均衡方法。 将均衡的图像矩阵与dstack(tup=())库中可用的方法合并在一起NumPy。 2.读入图像时gray_scale。 3.绘制原始图像和均衡图像。 让我们编写我们自己的函数来计算图像均衡,图像像素值通常在0到255之间。因此,总共有256个像素。 defenhance_contrast(...
OpenCV中的直方图均衡化 OpenCV有一个函数可以做到这一点,即cv.equalizeHist()。它的输入是灰度图像,输出是我们的直方图均衡化图像。 下面是一个简单的代码片段,显示了它在我们使用的同一图像上的用法。 代码语言:javascript 复制 img=cv.imread('wiki.jpg',0)equ=cv.equalizeHist(img)res=np.hstack((img,equ)...
1. 直方图均衡化 直方图均衡化是图像处理领域中利用图像直方图对对比度进行调整的方法,是图像增强的一个手段。 直方图均衡化:如果一副图像的像素占有很多的灰度级而且分布均匀,那么这样的图像往往有高对比度和多变的灰度色调。直方图均衡化就是一种能仅靠输入图像直方图信息自动达到这种效果的变换函数。它的基本思想是对...
1.cv2.equalizeHist函数原型:equalizeHist(src[, dst]) -> dst。函数equalizeHist的作用:直方图均衡化,提高图像质量。 1. 2.直方图均衡化:如果一副图像的像素占有很多的灰度级而且分布均匀,那么这样的图像往往有高对比度和多变的灰度色调。直方图均衡化就是一种能仅靠输入图像直方图信息自动达到这种效果的变换函数。