直方图均衡化的基本原理:对在图像中像素个数多的灰度值(即对画面起主要作用的灰度值)进行展宽,而对像素个数少的灰度值(即对画面不起主要作用的灰度值)进行归并,从而增大对比度,使图像清晰,达到增强的目的。 均衡化函数: cv2.equalizeHist(img) img:指需要均衡化的原图像,灰度图像。返回值为均衡化后的图像。 3....
相比全局直方图均衡化,自适应直方图均衡化将图像划分为不重叠的小块,在每一块进行直方图均衡化,如果小块内有噪声,则影响就会很大,需要通过限制对比度来进行抑制。即通过对比度自适应直方图均衡化。如果限制对比度的阈值设置为40,那么在图像中像素值出现次数大于40的次数就会将大于40的部分像素点去掉,平均成其它的像素点...
importmatplotlib.pyplot as plt#若是画图像plt是RGB的与cv2不同 img=cv2.imread('C:/Users/59925/Desktop/pytest/pics/eye.jpg')#把图片读取成灰度图minions-s template=cv2.imread('C:/Users/59925/Desktop/pytest/pics/eye.jpg')#把图片读取成灰度图 #统计直方图。通过012选择BGR通道,None,不选择图片掩码,...
OpenCV: Histograms CLAHE是全局直方图均衡化的升级版本,CLAHE首先对图片做了分块的操作,也就是划分到多少行,多少列,每一个小块单独做 全局直方图均衡化。但是每一个小块做直方图均衡化,就存在噪声的问题,所以还限制了对比度,也就是对直方图做了裁剪和均衡,直方图上方>某个threshold的区间,会被分配到其他的格子。
OpenCV 自适应的直方图均衡化 自适应的直方图均衡化 整幅图像会被分成很多小块,这些小块被称为“tiles”。然后再对每一个小块分别进行直方图均衡化。如果有噪声的话,噪声会被放大。为了避免这种情况的出现要使用对比度限制。对于每个小块来说,如果直方图中的 bin 超过对比度的上限的话,就把 其中的像素点均匀分散...
2)图像直方图: cv2.calcHist();( 3)图像均衡化: cv2.equalizeHist();( 4)自适应均衡化: cv2.createCLAHE() 1. 模板匹配 模板匹配和卷积的原理很像,模板在原图像上从原点开始滑动(从左到右, 从上到下),计算模板与(图像被模板覆盖的地方)的差别程度,在opencv中计算差别程度有6种计算方法。然后将每次计算...
1. 理解OpenCV直方图均衡化的基本概念和原理 直方图均衡化是一种用于图像增强的技术,通过重新分配图像的灰度值,使得灰度值的分布更加均匀,从而增强图像的对比度。在OpenCV中,equalizeHist函数实现了这一功能,它接受一个单通道(灰度)图像作为输入,并输出一个经过直方图均衡化处理的图像。 2. 准备C++开发环境,确保OpenCV...
因此,为了解决这个问题,使用了**自适应直方图均衡**。在这种情况下,图像被分成称为“tiles”的小块(在OpenCV中,tileSize默认为8x8)。然后,像往常一样对这些块中的每一个进行直方图均衡。因此,在较小的区域中,直方图将限制在一个较小的区域中(除非存在噪声)。如果有噪音,它将被放大。为了避免这种情况,应用了对比...
直方图均衡后,背景对比度确实得到了改善。但是在两个图像中比较雕像的脸。由于亮度过高,我们在那里丢失了大多数信息。这是因为它的直方图不像我们在前面的案例中所看到的那样局限于特定区域(尝试绘制输入图像的直方图,您将获得更多的直觉)。 因此,为了解决这个问题,使用了自适应直方图均衡。在这种情况下,图像被分成称为...