cv::split(ycrcb_image, channels);// 对 Y 通道(亮度通道)进行直方图均衡化cv::equalizeHist(channels[0], channels[0]);// 合并均衡化后的 Y 通道和原始的 Cr, Cb 通道cv::Mat result; cv::merge(channels, result);// 将图像转换回 BGR 颜色空间cv:
通过均衡的颜色层,我们使用 cv.calcHist() 计算每种颜色的直方图。然后将它们全部绘制出来。 B_histo = cv2.calcHist([b_equi],[0],None, [256], [0,256]) G_histo = cv2.calcHist([g_equi],[0],None, [256], [0,256]) R_histo = cv2.calcHist([r_equi]...
// 直方图均衡化 cv::Mat EqualizeHist(cv::Mat src) { cv::Mat h = cv::Mat::zeros(1, 256, CV_32FC1); cv::Mat hs = cv::Mat::zeros(1, 256, CV_32FC1); cv::Mat hp = cv::Mat::zeros(1, 256, CV_32FC1); cv::Mat result = cv::Mat::zeros(src.size(), src.type())...
通过使用OpenCV函数cv::equalizeHist来平衡图像的直方图 理论 什么是图像直方图? 它是图像强度分布的图形表示。 它量化了所考虑的每个强度值的像素数。 什么是直方图均衡化? 这是一种提高图像对比度的方法,以扩大强度范围(参见相应的维基百科条目)。 为了更清楚,从上面的图像中,你可以看到像素似乎聚集在可用强度范围的...
而后是calcHist计算直方图,而后是normalize进行归一化。 Use the OpenCV function cv::split to divide an image into its correspondent planes. To calculate histograms of arrays of images by using the OpenCV function cv::calcHist To normalize an array by using the function cv::normalize ''' ...
步骤5:现在,使用cv2.equalizeHist()函数来均衡给定灰度图像的对比度。cv2.equalizeHist()函数可标准化亮度并增加对比度。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 gray_img_eqhist=cv2.equalizeHist(gray_img)gray_img1_eqhist=cv2.equalizeHist(gray_img1)hist=cv2.calcHist(gray_img_eqhist,[0]...
均衡化图片为的是归一化图像亮度和增强图像对比度,在本示例我们会使用 `cv2.equalizeHist` 函数进行处理灰度图像和彩色图像,然后再展示均衡化后的直方图,看其形状。
OpenCV使用函数cv2.equalizeHist()实现直方图均衡化。该函数的语法格式为: dst = cv2.equalizeHist( src ) 1. 式中,src是8位单通道原始图像,dst是直方图均衡化处理的结果。 eg1:使用函数cv2.equalizeHist()实现直方图均衡化。 代码如下: import cv2
1.直方图均衡化——equalizeHist() 2.直方图对比——compareHist() void cvEqualizeHist( const CvArr* src, CvArr* dst ) src 输入的 8-比特 单信道图像 dst 输出的图像与输入图像大小与数据类型相同 compareHist函数返回一个数值,相关性方法范围为0到1,1为最好匹配,卡方法和Bhattacharyya距离法是值为0最好,而...
plt.plot(hist) plt.show() 如何绘制直方图: 两种方法: 1. 简洁有力的方法:使用Matplotlib绘图功能 2. 稍长的方法:使用OpenCV绘图功能(cv.line或cv.polyline函数,具体略) import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt if __name__ == '__main__': ...