显然全局直方图均衡化效果不好,造成部分过曝,部分细节消失。 如下图:依次是原图;全局直方图均衡化;自适应直方图均衡化 2.2 使用查找表来拉伸直方图 在图像处理中,直方图均衡化一般用来均衡图像的强度,或增加图像的对比度。 观察上图中原始图像的直方图,很容易发现大部分强度值范围都没有用到。 因此先检测图像非0的最...
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...
@文心快码python opencv 直方图均衡化 文心快码 在Python中使用OpenCV进行直方图均衡化,可以按照以下步骤进行: 导入OpenCV库: 首先,需要导入OpenCV库,它提供了图像处理所需的所有函数。 python import cv2 读取图像: 使用cv2.imread()函数读取图像文件。这个函数返回一个包含图像数据的矩阵。 python img = cv2.imread...
1. 全局直方图均衡化 全局直方图均衡化可能得到是一种全局意义上的均衡化,通过全局来增强对比度,提高图像质量。 函数 equalizeHist(src[, dst]) 2. 局部直方图均衡化 但是有的时候全局直方图均衡化并不是很好,会把某些不该调整的部分给调整了。Opencv中还有一种直方图均衡化,它是一种局部直方图均衡化,也就是是说...
为了计算python中的均衡直方图,我们创建了以下代码: def equalize_histogram(img, histo, L): eq_histo = np.zeros_like(histo) en_img = np.zeros_like(img) for i in range(len(histo)): eq_histo[i] = int((L - 1) * np.sum(histo[0:i])) print_histogram(eq_histo, name="eq_"+str(in...
opencvpython直方图均衡化 opencv 局部直方图均衡化,OpenCV学习笔记直方图(HIstogram)介绍直方图又称质量分布图,表示变量分布的统计图。可以将数据的概率分布精确地显示出来。通过将整个范围的数据区间分成固定数量的颜色值,然后计算在该颜色值的个数来创建直方图。在
OpenCV中的直方图均衡化 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)...
上面做的直方图均衡化是全局的均衡化，但是效果不一定适应所有的情况。例如下图中，背景亮度提升了，但是脸部区域过曝了。import numpy as npimport cv2img = cv2.imread('assets/tsukuba_l.png', 0)equ = cv2.equalizeHist(img)# create a CLAHE object (Arguments are optional).clahe = cv2.createCLAHE(...
直方图均衡化,可以提高对比度哦~ # 直方图均衡化 ===提高对比度===# 意义:# 如果一幅图像占有全部可能的灰度级,并且均匀分布,# 则该图像具有高对比度和多变的灰度色调。# 视觉效果:图像细节丰富,质量更高。# 步骤:# 1、灰度值及其概率密度都归一化# 2、计算累计概率密度# 3、量化(得到目的地位置)# 4...
使用OpenCV和NumPy的函数以不同的方式进行直方图均衡化 在某些情况下,一副图像中大部分像素的强度都集中在某一区域,而质量较高的图像中,像素的强度应该均衡的分布。为此,可将表示像素强度的直方图进行拉伸,将其平坦化。如下: 图来自维基百科 实验数据 本节的实验数据来自维基百科,原图如下: ...