在大多数情况下,当我们创建直方图时,我们通过将每个强度值的像素数除以归一化因子(即图像宽度和图像高度的乘积)来对直方图进行归一化。为了便于使用,如果generate_histogram函数的输入图像是彩色图像,我们首先将其转换为灰度图像(请参见第6行)。 03. 如何均衡图像直方图? 直方图均衡化通常用于增强图像的对比度。因此,该...
二、直方图均衡化 为什么要进行直方图均衡化呢?我们日常拍照时,背对太阳时或晚上出现图像欠曝,面对太阳拍照会出现过曝,图像均衡可以通过图像直方图均衡来调整图像,也可以通过 γ \gamma γ 校正,来校正图片。 图像的直方图是对图像对比度效果上的一种处理,旨在使得图像整体效果均匀,黑与白之间的各个像素级之间的点更...
步骤1:读取待处理的彩色图像 # 引入OpenCV库importcv2# 读取彩色图像image=cv2.imread('input_image.jpg') 1. 2. 3. 4. 5. 在这里,我们使用cv2.imread()函数来读取待处理的彩色图像。请确保将’input_image.jpg’替换为你自己的图像路径。 步骤2:将彩色图像转换为LAB颜色空间 # 将彩色图像转换为LAB颜色空...
直方图均衡化流程大概是:对图像直方图做归一化处理,然后计算累计直方图,再进行灰度级区间转换(每个像素级对应的累计概率乘以总的像素级),最后统计新的灰度级的像素概率(累计直方图中,概率相近的原始值,会被处理为相同的值)。 opencv中直方图均衡化的函数时:equalizeHist(img) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13...
在OpenCV中,调用函数createCLAHE()实现对比度受限的局部直方图均衡化。它将整个图像分成许多小块(比如按10×10作为一个小块),那么对每个小块进行均衡化。这种方法主要对于图像直方图不是那么单一的(比如存在多峰情况)图像比较实用。其函数原型如下所示: retval = createCLAHE([, clipLimit[, tileGridSize]]) ...
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。确保提供正确的图像文件路径。 python img = cv2.imread('path_to_your_image.jpg') 将图像转换为灰度图像: 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...
彩色图像均衡化也是非常简单。opencv提供了一个split方法,直接传入图片可以分离通道。代码如下: 代码语言:javascript 复制 b,g,r=cv2.split(img) 随后对每个通道进行均衡化: 代码语言:javascript 复制 equalizeHist_b=cv2.equalizeHist(b)equalizeHist_g=cv2.equalizeHist(g)equalizeHist_r=cv2.equalizeHist(r) ...
在OpenCV中,调用函数createCLAHE()实现对比度受限的局部直方图均衡化。它将整个图像分成许多小块(比如按10×10作为一个小块),那么对每个小块进行均衡化。这种方法主要对于图像直方图不是那么单一的(比如存在多峰情况)图像比较实用。其函数原型如下所示: retval = createCLAHE([, clipLimit[, tileGridSize]]) ...
在OpenCV中，调用函数createCLAHE()实现对比度受限的局部直方图均衡化。它将整个图像分成许多小块（比如按...