在此示例中,原始图像src是一个灰度图像,cv::equalizeHist()对其进行直方图均衡化,均衡化后的图像存储在dst中。接着我们显示原始图像和均衡化后的图像。 图像均衡化前后的效果 均衡化前:直方图可能集中在某个特定的灰度值范围内(例如亮度较低的图像可能集中在暗部区域)。 均衡化后:直方图被拉伸,灰度值分布更加均匀,...
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...
在OpenCV中,直方图均衡化函数是cv::equalizeHist。该函数接受一个单通道图像(通常是灰度图像)作为输入,并输出一个均衡化后的图像。 3. OpenCV直方图均衡化的代码示例 以下是一个使用OpenCV进行直方图均衡化的完整代码示例: cpp #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> int main() { /...
opencv 直方图/ 均衡化 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 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/eye.jpg')#把...
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 ...
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图像直方图以及均值化,直方图是我们在照片中使用来查看图像中每个值有多少像素,照片中的每个像素的值都从0(黑色)到255(白色),图的左侧代表音阶的暗色调,右侧代表较亮的色调。在彩色摄影中,每个像素对于每种颜色都有其自己的值(0-255)。图片中的直方图显示了每种
一、颜色直方图 1.1 使用opencv展示直方图 1.2 使用matplotlib绘制 二、直方图均衡化 2.1 全局直方图均衡化与自适应均衡化 2.2 使用查找表来拉伸直方图 2.3 直方图均衡化—RGB2YCrCb 2.4 直方图均衡化—RGB2YUV 一、颜色直方图 1.1 使用opencv展示直方图 函数 ...
OpenCV中提供直方图均衡化的函数为calcHist,函数定义如下: dst = equalizeHist(src, dst=None) 参数说明如下: src,输入图像; dst,均衡化后的输出图像(返回值)。 直方图均衡化的案例代码如下所示: import cv2 src = cv2.imread('src1.jpg', 0)