(1)OpenCV中使用函数 void calcHist 计算图像的直方图,使用函数void equalizeHist进行直方图均衡化。 void calcHist(const Mat* images,int nimages,const int* chanels, InputArray mask,OutputArray hist,int dims,const int* histSize, const float** ranges,bool uniform=true,bool accumulate = false) 1. 2....
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]...
其中C++的函数原型如下:void calcHist(const Mat* arrays, int narrays, const int* channels, InputArray mask, OutputArray hist, int dims, const int* histSize, const float** ranges, bool uniform=true, bool accumulate= false ); void calcHist(const Mat* arrays, int narrays, const int* channel...
C++:voidcalcHist(const Mat*images, intnimages, const int*channels, InputArraymask, OutputArrayhist, intdims, const int*histSize, const float**ranges, booluniform=true, boolaccumulate=false) C++:voidcalcHist(const Mat*images, intnimages, const int*channels, InputArraymask, SparseMat&hist, intdims...
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)
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plt.hist(img.ravel(), 256, [0,256]) # 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 plt.show() 掩码的使用: import cv2 as cv import numpy as np ...
opencv2直⽅图之calchist函数使⽤（转）提供了calcHist函数来计算图像直⽅图。其中C++的函数原型如下：void calcHist(const Mat* arrays, int narrays, const int* channels, InputArray mask, OutputArray hist, int dims, const int* histSize, const float** ranges, bool uniform=true, bool accumulate...
如果您是用1.0版本（只有支持C）即C语言的那函数是cvCalcHist；如果您是用2.0版本及以上（支持C/C++）的，是有您说的这个函数，但是是cv::calcHist（这个cv::叫做C++的命名空间，你也可也用上using namespace cv;一劳永逸，不用再注明cv::）。
cv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges[, hist[, accumulate ]]) #返回hist 第一个参数必须用方括号括起来。 第二个参数是用于计算直方图的通道,这里使用灰度图计算直方图,所以就直接使用第一个通道; 第三个参数是Mask,这里没有使用,所以用None。