在绘制直方图之前,我们可以分离该图像中的颜色通道。 B = image[:,:,0]#blue layer G = image[:,:,1]#green layer R = image[:,:,2]#red layer 现在我们使用 OpenCV 函数 cv.calcHist() 计算并找到每一层的直方图,并使用 OpenCV 和 Matplotlib 函数绘制这些直方图 cv...
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...
函数:retavl=cv.compareHist(H1,H2,method)H1:第一张图像的直方图H2:第二章图像的直方图直方图需要时同一种方式进行归一化后的,否则因为图像尺寸不同,灰度值多少也不同method:比较方法cv.HISTCMP_CORREL0相关法cv.HISTCMP_CHISQR1卡方法cv.HISTCMP_INTERSECT2直方图相交法cv.HISTCMP_BHATTACHARYYA3巴氏距离法retavl:...
计算直方图,显示img_gray = cv2.imread("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...
#例13.2 使用掩膜绘制直方图 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread(r'C:\Users\25584\Desktop\girl.bmp') mask = np.zeros(img.shape, np.uint8) mask[200:400, 200:400]=255 img_mask = cv2.bitwise_and(img, mask) ...
("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'...
plt.hist(gray_img.ravel(),256)# 显示直方图 plt.show()cv2.waitKey()cv2.destroyAllWindows() 效果展示: 直方图解读:从图中我们能够很清晰的观察到,灰度值为50左右的像素有2500多个,其余的在100个左右。分布相对均匀。 直方图实现二:openv已经为我们准备好了绘制直方图函数, ...
在程序中我们首先使用calcHist()函数统计灰度图像里面每个灰度值的数目,之后通过不断绘制矩形的方式实现直方图的绘制。由于图像中部分灰度值像素数目较多,因此我们将每个灰度值数目缩小了20倍后再进行绘制,绘制的直方图在图4-1中所示。在程序中我们使用了OpenCV 4提供的...
绘制直方图 有两种方法, 1. 简短的方法:使用Matplotlib绘图功能 2. 稍长的方法:使用OpenCV绘图功能 1. 使用Matplotlib Matplotlib带有直方图绘图功能:matplotlib.pyplot.hist()它直接找到直方图并将其绘制。您无需使用calcHist()或np.histogram()函数来查找直方图。请参见下面的代码: ...
上面创建的是单通道直方图,以及绘制方法,MatND是可以创建n维矩阵,这里用的只有一维,得到的数组是 [0,rows]的一长条数据, 在这里还对数值进行了标准化,标准化中的参数在这里简单讲一下,将整体数据压缩到一个范围内。 分别绘制三个通道 f2=Mat::zeros(frame.rows,frame.cols,CV_8UC3);for(intj=0;j<3;j++...