并且这里的映射函数T规定为单调递增的,即变换后的直方图可以经过逆变换回到原直方图。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)。
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...
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...
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...
定义:直方图是图像中像素强度分布的图形表达方式。 特征:直方图不再表征任何的图像纹理信息,而是对图像像素的统计。由于同一物体无论是旋转还 是平移在图像中都具有相同的灰度值,因此直方图具有平移不变性、缩放不变性等优点。 关键函数: cv2.calcHist(images,channels,mask,histSize,ranges[hist[,accumulate]]) ...
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。
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 ...
1. 图⽚灰度化；2. 遍历Mat，统计各灰度级的像素个数；3. 根据opencv画点线函数，绘制坐标轴及像素分布图 源码（编译环境：VS2017+OpenCV） 补充：三通道直⽅图（即RGB彩⾊图象直⽅图在后⾯）1 #include <iostream> 2 #include <string> 3 #include <algorithm> 4 #include <opencv2/opencv.hpp>...
1.图像直方图(histogram) 图像直方图定义 一个灰度级在范围[0,L-1]的数字图像的 直 方图是一个离散函数 h(rk)=nk 直方图是一个统计特征 def plot_demo(image):#image.ravel()将numpy数组扁平化为一维数组,会改变原数组#flatten()也是扁平化成一维数组,但是不会改变原数组plt.hist(image.ravel(),256,[0,...