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...
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...
这在NumPy实现直方图均衡化一节中介绍。 通过上面的介绍,应该可以明白,直方图均衡化就是对图像使用一种特殊的查询表。在第三个例子中可以看到使用查询表来获得直方图均衡化的效果。通常来说,直方图均衡化大大增加了图像的表象。但根据图像可视内容的不同,不同图像的直方图均衡化产生的效果不尽相同。 直方图均衡化之Ope...
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)...
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转换为灰度图像。使用cv2.cvtColor()函数进行转换。
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...
直方图均衡化（Histogram Equalization）是一种常用的图像增强技术，用于改善图像的对比度和亮度分布。它通过重新分配图像灰度级的像素值，使得图像的直方图在灰度范围内更加均匀，从而增强图像的细节和视觉效果。直方图均衡化可以提高图像的整体对比度和亮度分布。在均衡化后的图像中，原本分布较为集中的灰度级将被拉伸或...
彩色图像直方图均衡化 YUV 直方图均衡化 插入原图: 原图 灰度图像直方图均衡化 对直方图均衡化主要使用opencv提供的一个equalizeHist方法。 importcv2 importnumpyasnp img = cv2.imread("linuxidc.com.jpg",1) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ...
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...