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:
// 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())...
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 ''' ...
r_equi = cv2.equalizeHist(R) plt.imshow(b_equi) plt.title("b_equi") plt.show() plt.imshow(g_equi) plt.title("g_equi") plt.show() plt.imshow(r_equi) plt.title("r_equi") plt.show() 使用OpenCV 均衡 R、G 和 B 层 通过均衡的颜色层,我们使用 cv...
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...
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-equalizeHist均衡化直方图-增强对比度,直方图均衡化是一种常见的增强图像对比度的方法,使用该方法可以增强局部图像的对比度,尤其在数据较为相似的图像中作用更加明显直方图是什么:直方图是图像中像素强度分布的图形表达方式.它统计了每一个强度值所具有的像素个数
Mat src = imread("C://1.bmp", 1); cvtColor(src, src, CV_BGR2GRAY); Mat dst; equalizeHist(src, dst); imshow("TEST", dst); waitKey(0); return 0; } 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. ...
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]...
基于上述原理,我自定义了一个简单的直方图均衡化函数EqualizeHist,并定义了直方图简易绘制函数drawHistImg,用来作直观对比。 功能函数代码 // 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_32FC...