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...
如果一幅图像的灰度值均匀的分布在所有灰度级上,那这幅画看起来就有较高的色彩对比度,也就是画面更加清晰,色彩丰富。 直方图均衡化的注意目的就是:将原始图像的灰度级均匀的映射到整个灰度级范围内,得到一个灰度级分布均匀的图像。并且这种均衡化,既实现了灰度值统计上的概率均衡,还实现了人类视觉系统(human visual...
img = cv2.imread("BIT.jpg") # 灰度转换 img_gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 计算灰度图的直方图 hist_img = cv2.calcHist([img_gray],[0],None,[256],[0,256]) # 展示直方图 img_BGR = cv2.cvtColor(img_gray,cv2.COLOR_GRAY2BGR) show_image(img_BGR ,"BGR image",1) ...
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: import numpy as np import cv2 as cv from matplotlib import pyplot as plt img = cv.imread('home.jpg',0) plt.hist(img.ravel...
image = cv2.imread("C:/users/public/pictures/nature.jpg") #visualizing cv2.namedWindow("BGR Image", cv2.WINDOW_NORMAL); cv2.imshow("BGR Image",image); cv2.waitKey(0) &0xFF cv2.destroyAllWindows() 在绘制直方图之前,我们可以分离该图像中的颜色通道。
灰度直方图介绍: http://hi.baidu.com/wen_sift/blog/item/83fd56ca3e6b1b36b600c887.html 灰度直方图均衡化: http://hi.baidu.com/wen_sift/blog/item/b808fd0d9f67392b6b60fb54.html 利用OpenCV计算并绘制灰度直方图: View Code 利用opencv现有函数: ...
ranges: 灰度图取值范围 一般[0,256] hist: 输出直方图 大小一般为histSize*1的数组 accumulate:True表示累积 传入值时,应该使用中括号括起来 [img] 对于灰度图,第二个参数 [0] 对于彩图,第二个参数[0]、[1]、[2] 为BGR 直方图绘制:importcv2ascvimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp ...
直方图 汇总通道绘制 三个通道混合绘制和把图像转换成灰度再绘制单通道生成的直方图是一样的 f1=Mat::ones(frame.rows,frame.cols,CV_8U)*255;//创建MatND hist;intchannels[]={0,1,2};inthistSize=255;floatranges[]={0,255};constfloat*histRange={ranges};calcHist(&frame,1,channels,Mat(),hist,...
("off")# 3 方法:显示彩色直方图 b, g, rdef show_histogram(hist, title, pos, color):plt.subplot(3, 2, pos)plt.title(title)plt.xlim([0, 256])#灰度只有一种颜色,彩色直方图是有三个通道的,RGB都要绘制出来,需要用循环来分别显示for h, c in zip(hist, color): # color: ('b', 'g'...
三. 使用OpenCV统计绘制直方图 1.函数原型 前面讲解调用matplotlib库绘制直方图,接下来讲解使用OpenCV统计绘制直方图的例子。 直方图横坐标:图像中各个像素点的灰度级 直方图纵坐标:具有该灰度级的像素个数 主要调用函数calcHist()实现: hist = cv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges, accumulate) ...