以下是一个使用OpenCV进行自适应直方图均衡化的代码示例: python import cv2 import numpy as np def apply_clahe(image): # 将图像转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 创建CLAHE对象 clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8, 8)) # 应用自适应直方图均衡化...
上述的直方图均衡,我们考虑的是图像的全局对比度。 的确在进行完直方图均衡化之后,图片背景的对比度被改变了,在猫腿这里太暗,我们丢失了很多信息,所以在许多情况下,这样做的效果并不好。如下图所示,对比下两幅图像中雕像的画面,由于太亮我们丢失了很多信息。 为了解决这个问题, 需要使用自适应的直方图均衡化。 此时...
直方图均衡化 是图像增强的一种重要方法,主要是提高图像 质量、清晰度、对比度; 均衡化的知识和方法如下: 直方图均衡化与对比度增强 直方图均衡化(HE) 自适应直方图均衡化(AHE) 限制对比度自适应直方图均衡化(CLAHE) 自适应局部区域伸展(Local Region Stretch)直方图均衡化 算法目标 直方图趋势集中 表示 图像像素级大...
1#自适应直方图均衡化2#retval =cv.createCLAHE([, clipLimit[, tileGridSize]])3clahe = cv.createCLAHE(clipLimit =2.0, tileGridSize = (8,8))4res_clahe =clahe.apply(img) #img需要均衡化的图片56res =np.hstack((img, res_clahe))7cv_show("res", res)...
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...
为了解决这个问题,我们需要使用自适应的直方图均衡化。这种情况下,整幅图像会 被分成很多小块,这些小块被称为“tiles”(在 OpenCV 中 tiles 的大小默认是 8x8),然后再对每一个小块分别进行直方图均衡化(跟前面类似)。所以在每一个 的区域中,直方图会集中在某一个小的区域中(除非有噪声干扰)。如果有噪声的 ...
自适应直方图均衡化 最后,为了去除每一个小块之间的边界,再使用双线性差值,对每一小块进行拼接。 (1)API cv2.createCLAHE(clipLimit,tileGridSize) (2)参数 clipLimit:对比度限制,默认是40 tileGridSize:分块的大小,默认为8*8 (3)参考代码 importnumpyasnpimportcv2# 1、以灰度图形式读取图像imgl=cv2.imread...
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=(8,8))# 自适应直方图均衡化 ...
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...