//直方图均衡化MatHistogramequalization(Mat src){intR[256]={0};intG[256]={0};intB[256]={0};int rows=src.rows;int cols=src.cols;int sum=rows*cols;//统计直方图的RGB分布for(int i=0;i<rows;i++){for(int j=0;j<cols;j++){B[src.at<Vec3b>(i,j)[0]]++;G[src.at<Vec3b>(i...
代码清单4-8myEqualizeHist.cpp直方图均衡化实现4.#include<opencv2\opencv.hpp>5.#include<iostream>6.7.using namespace cv;8.using namespace std;9.10.voiddrawHist(Mat&hist,int type,string name)//归一化并绘制直方图函数11.{12.int hist_w=512;13.int hist_h=400;14.int width=2;15.Mat histImag...
直方图均衡化的优点是它可以增强图像的对比度,特别是在图像中存在很大亮度差异的情况下。然而,它也可能导致一些细节的丢失,并且可能使某些区域过曝光或过度增强,因此在某些情况下需要谨慎使用。 应用代码: #include <opencv2/core.hpp> #include <opencv2/imgproc.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> #include <...
opencv直方图均衡化 1. 解释直方图均衡化的概念和目的 直方图均衡化是一种图像处理技术,用于增强图像的对比度。它通过拉伸图像的像素强度分布范围来实现,使得原本集中在某个强度值范围内的像素分布得更加均匀,从而改善图像的视觉效果。直方图均衡化的目的是使图像的直方图分布更加接近均匀分布,从而增加图像的动态范围,使图...
直方图均衡化目的就是将所有图像的直方图转换为下图(b)中所示的理想直方图,该直方图像素均匀分布在0~255内。 2.2 c++ opencv代码 #include<iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; int main() { Mat image, image_gray, image_enhanced; //定义输入图像,灰度图像, ...
opencv 直方图均衡化 只能 处理 单通道图像 img = cv.imread('imgs/jh.png', 0)#单通道equ =cv.equalizeHist(img)print(equ.shape) res= np.hstack((img, equ))#stacking images side-by-sidecv.imshow('res', res) cv.waitKey(0) img= cv.imread('imgs/jh.png') ...
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...
【opencv学习笔记】024之直方图均衡化,一、什么是直方图(histogram)直方图(Histogram)又称质量分布图。是一种统计报告图,由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。一般用横轴表示数据类型,纵轴表示分布情况。直方图是数值数据分布的精确图形表示。这是一
opencv中直方图均衡化算法的输入图像需为八位单通道图像,也就是灰度图像。若想要处计算彩色图像的均衡化图,可以先将图像用split函数进行通道分离,分别处理每一个通道的图像,在用merge函数进行合并。算法实现步骤如下: 第一步:依次扫描原始灰度图像的每一个像素,计算出图像的直方图H。’ ...
(可以看到,均衡化后的图像较之前像素值分布较为均匀,像素值的范围几乎都分布了像素) 结语 今天的分享结束了,我们主要对直方图的均衡化进行了知识讲解和代码实践,均衡化主要是调用了opencv的函数实现,较为简单,但是,具体实际项目是,为了不对全局造成变化,仅仅对目标区域进行操作时,我们要进行ROI区域选择,特定性针对才能...