我们可以使用numpy的astype函数将像素值的数据类型转换为浮点型,并使用上述公式对每个像素值进行归一化。 # 归一化图像像素值normalized_image=(image_array.astype(float)-min_value)/(max_value-min_value) 1. 2. 5. 将归一化的像素值映射到0-255范围 归一化的像素值现在处于0-1的范围内,我们需要将其映射到...
min_pixel=np.min(image_float)# 找到最小像素值max_pixel=np.max(image_float)# 找到最大像素值normalized_image=(image_float-min_pixel)/(max_pixel-min_pixel)# 归一化到0到1 1. 2. 3. 5. 将归一化后的图像数据转换回255 归一化后,我们需要将像素值缩放回0-255的范围,以便于保存和显示。 final_...
roihist = cv2.calcHist([hsv_roi],[0, 1], None, [180, 256], [0, 180, 0, 256] )接下来使用normalize方法进行归一化；归一化是将数据达到一种可进行对比的标准，但是保持了原有数据间的关系。代码为：cv2.normalize(roihist,roihist,0,255,cv2.NORM_MINMAX)其中roihist为输入数据，roihist为与src...
接下来使用normalize方法进行归一化;归一化是将数据达到一种可进行对比的标准,但是保持了原有数据间的关系。代码为: 代码语言:javascript 复制 cv2.normalize(roihist,roihist,0,255,cv2.NORM_MINMAX) 其中roihist为输入数据,roihist为与src大小相同的输出数据,0为一个范围低边界,255为范围的上限,cv2.NORM_MINMAX是...
在这个例子中,创建了一幅包含随机值的图像,然后使用 `cv2.normalize` 函数与 `cv2.NORM_MINMAX` 规范化类型将图像像素的值线性映射到 `[0, 255]` 区间。这对于将图像数据准备进行显示、进一步处理或学习算法中输入非常有用。 (2)cv2.calcHist是 OpenCV 库中的一个函数,用于计算图像的直方图。直方图是图像中像...
直方图均衡化的目的是将原图片每个像素值的像素点个数进行重新分配到[0,255]的256个像素值上,使得每个像素值对应的像素点个数近似相等,即重新分配后,0-255的每个像素值对应的像素点个数近似为(rows*cols/256),(直方图均衡化对应的数学原理参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/44918476)。opencv里面equalizeHist()...
cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows() 运行效果如下: 二、直方图应用 1. 直方图均衡化 直方图均衡化是图像处理领域中利用图像直方图对对比度进行调整的方法,是图像增强的一个手段。 直方图均衡化:如果一副图像的像素占有很多的灰度级而且分布均匀,那么这样的图像往往有高对比度和多变的灰度色调。直方图均衡化就是一...
如果像素值小于阈值,则将其设置为0,否则将其设置为最大值。函数cv.threshold用于应用阈值。第一个参数是源图像,它应该是灰度图像。第二个参数是阈值,用于对像素值进行分类。第三个参数是分配给超过阈值的像素值的最大值。OpenCV提供了不同类型的阈值,这由函数的第四个参数给出。通过使用cv.THRESH_BINARY类型。
gamma:gamma修正系数,不需要修正设置为0。 dst:可选参数,输出结果保存的变量,默认值为None,如果为非None,输出图像保存到dst对应实参中,其大小和通道数与输入图像相同,图像的深度(即图像像素的位数)由dtype参数或输入图像确认 dtype:可选参数,输出图像数组的深度,即图像单个像素值的位数(如RGB用三个字节表示,则为24...