cv2.equalizeHist(img)均衡化的原图像【输入img:单通道图像】则返回值即为均衡化后的图像。 2.1 全局直方图均衡化与自适应均衡化 代码语言:javascript 复制 importcv2importnumpyasnp img=cv2.imread('0002.jpg',0)img1=cv2.equalizeHist(img)# 全局直方图均衡化 clahe=cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0,tileGridSize...
第一步,我们计算A和B的直方图和均等直方图。然后,我们需要根据该值映射A的每个像素它的均衡直方图求B的值。因此,例如,对于A中强度级别为0的像素,A均衡直方图的对应值为4。现在,我们看一下B均衡直方图并找到强度值对应于4,即0。因此我们将0强度从A映射到0从B开始。对于A的所有强度值,我们继续进行。如果从A到B...
opencv-python 图像直方图和直方图均衡化 统计学中,直方图是一种对数据分布情况的图形表示,并且将统计数据组织到一系列定义好bin当中(bin是从数据中计算出的特征统计量,可以看作“直条”或“组距”)。 图像直方图是用来表示数字图像中亮度分布的直方图,统计的是图像中每个像素亮度值的个数。横坐标表示图像中各个像素...
int nimages:要计算直方图的图像的个数。此函数可以为多图像求直方图,我们通常情况下都只作用于单一图像,所以通常nimages=1。 const int* channels:图像的通道,它是一个数组,如果是灰度图像则channels[1]={0};如果是彩色图像则channels[3]={0,1,2};如果是只是求彩色图像第2个通道的直方图,则channels[1]={1}...
在Python中使用OpenCV进行直方图均衡化的步骤如下: 导入OpenCV库: 首先,需要导入OpenCV库,通常使用cv2作为别名。 python import cv2 读取图像: 使用cv2.imread()函数读取图像文件。 python img = cv2.imread('path_to_your_image.jpg') 转换图像为灰度图: 由于直方图均衡化通常应用于灰度图像,因此需要将彩色图像...
直方图均衡化 图像的直方图是对图像对比度效果上的一种处理,旨在使得图像整体效果均匀,黑与白之间的各个像素级之间的点更均匀一点。 直方图均衡化:如果一副图像的像素占有很多的灰度级而且分布均匀,那么这样的图像往往有高对比度和多变的灰度色调。直方图均衡化就是一种能仅靠输入图像直方图信息自动达到这种效果的变换函...
OpenCV有一个函数可以做到这一点,即cv.equalizeHist()。它的输入是灰度图像,输出是我们的直方图均衡化图像。 下面是一个简单的代码片段,显示了它在我们使用的同一图像上的用法。 代码语言:javascript 复制 img=cv.imread('wiki.jpg',0)equ=cv.equalizeHist(img)res=np.hstack((img,equ))#stacking images side...
, 'histogram'), loc='upper left')plt.show()直方图均衡化：import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('assets/wiki.png',0)equ = cv2.equalizeHist(img)res = np.hstack((img, equ)) #stacking images side-by-sidecv2.imshow('equ', res)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()上面做的...
2.直方图均衡化 灰色图像直方图均衡化 这里我们直接使用cv2.equalizeHist方法来得到直方图均衡化之后的图像 importcv2importnumpy asnpimg=cv2.imread('img.jpg',1) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) dat = cv2.equalizeHist(gray) cv2.imshow('gray', gray)a ...
直方图均衡化是图像处理领域中利用图像直方图对对比度进行调整的方法。 基本思想:把原始图的直方图变换为均匀分 布的形式,这样就增加了像素灰度值的动态 范围,从而达到增强图像整体对比度的效果。 直方图均衡化的三种情况,分别是: 灰度图像直方图均衡化 彩色图像直方图均衡化 ...