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。 3....
网格为3*3clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2,tileGridSize=(3,3))# 生成自适应均衡化后的图像res_clahe = clahe.apply(img)# 将三张图象组合在一起看一下区别res = np.hstack((img,equ,res_clahe))cv_show('res',res)
整幅图像会被分成很多小块,这些小块被称为“tiles”。然后再对每一个小块分别进行直方图均衡化。如果有噪声的话,噪声会被放大。为了避免这种情况的出现要使用对比度限制。对于每个小块来说,如果直方图中的 bin 超过对比度的上限的话,就把 其中的像素点均匀分散到其他 bins 中,然后在进行直方图均衡化。 cv.create...
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,横坐标bins(位数)为256组,[0,256]像素值范围 plt.hist(img.ravel(),256)#把3维原图降成一维 256表示直方图的箱数 #plt.title('img.ravel') #plt.show() ...
1. 全局直方图均衡化 cv2.equalizeHist(src, dst=None)函数只能处理单通道的数据,src为输入图像对象矩阵,必须为单通道的uint8类型的矩阵数据。直方图均衡化可以看作是图像增强的一个手段,示例代码如下: 运行效果如下: 由运行的效果图,我们可以看出经过equalize
因此,为了解决这个问题,采用了自适应直方图均衡化。在这个过程中,图像被分成小块,称为 "瓦片"(OpenCV中瓦片大小默认为8x8)。然后这些块中的每一个都像往常一样被直方图均衡化。因此,在一个小区域内,直方图将被限制在一个小区域内(除非有噪声)。如果有噪音,它就会被放大。为了避免这种情况,采用了对比度限制。如果...
CLAHE是全局直方图均衡化的升级版本,CLAHE首先对图片做了分块的操作,也就是划分到多少行,多少列,每一个小块单独做 全局直方图均衡化。但是每一个小块做直方图均衡化,就存在噪声的问题,所以还限制了对比度,也就是对直方图做了裁剪和均衡,直方图上方>某个threshold的区间,会被分配到其他的格子。
因此,现在您可以在不同的光照条件下拍摄不同的图像,对其进行均衡并检查结果。 当图像的直方图限制在特定区域时,直方图均衡化效果很好。在直方图覆盖较大区域(即同时存在亮像素和暗像素)的强度变化较大的地方,效果不好。请检查其他资源中的SOF链接。 CLAHE(对比度受限的自适应直方图均衡) ...
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...
局部自适应直方图均衡化 测试用例 测试结果如下: 效果相比较全局较好 3.直方图应用 3.1比较两张图的相似度 巴氏距离 测量两个离散或连续概率分布的相似性 完全匹配为1,完全不匹配则为0 相关性 N等于直方图中bin的个数,如果H1 = H2,即两个图的直方图一样,分子等于分母,值为1,所以在不严格的情况下,当值为1时...