OpenCV中还有一种直方图均衡化,它是一种局部局部来的均衡化,也就是是说把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。 cv2.createCLAHE 自适应均衡化图像 createCLAHE([, clipLimit[, tileGridSize]]) -...
三. 使用OpenCV统计绘制直方图 1.函数原型 前面讲解调用matplotlib库绘制直方图,接下来讲解使用OpenCV统计绘制直方图的例子。 直方图横坐标:图像中各个像素点的灰度级 直方图纵坐标:具有该灰度级的像素个数 主要调用函数calcHist()实现: hist = cv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges, accumulate) 参...
参数image为输入的图片,选择统计哪个通道的直方图就输入哪个,每次只能有一个通道被选择 import os import cv2 as cv import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt def userHist(image): colors = ['b', 'g', 'r'] plt.figure("13") for index, color in enumerate(colors): imageHist = ...
#直方图的应用 直方图均衡化(即调整图像的对比度) 直方图即统计各像素点的频次importcv2 as cv#全局直方图均衡化defeaualHist_demo(image): gray= cv.cvtColor(image, cv.COLOR_RGB2GRAY)#opencv的直方图均衡化要基于单通道灰度图像cv.namedWindow('input_image', cv.WINDOW_NORMAL) cv.imshow('input_image', gra...
1)OpenCV中的直方图计算 我们使用cv2.calcHist()函数来查找直方图。让我们熟悉这个函数及其参数: Cv2.calcHist(image,channels,mask,hitSize,range[,hist[,accumulate]]) image(图像):它是类型为uint8或者float32的源图像。应该用方括号给出,即“[img]”. ...
1 显示图像对应的直方图 opencv中提供了归一化直方图 纵坐标表示该灰度级的概率 calcHist(images,channels,mask,histSize,ranges) ranges:像素值范围,[0,255]; channels:需要中括号,输入时灰度图像,值是[0],彩色图像BGR可以是[0],[1],[2]; mask默认None,统计图像某一部分时用; histSize:bins数量,[256]。
python opencv 直方图(histogram) 函数原型介绍 在Python OpenCV 中实现直方图的函数为cv2.calcHist,原型如下: # 返回 histcv2.calcHist(img,channels,mask,histSize,ranges[,hist[,accumulate]]) 参数说明: img:图像,方括号方式传入,即[img]; channels:选取图像的哪个通道,用方括号给出的,计算直方图的channel的索...
一、颜色直方图 1.1 使用opencv展示直方图 函数 cv2.calcHist(image,channels,mask,histSize,ranges) -> list image: array为待计算直方图的图像channels:list 通道,RGB图像可以指定[0,1,2],灰度图像只有[0],mask掩码,可以指定图像的范围,如果是全图,默认为nonehitsize为直方图的灰度级数,例如[0,255]一共256级ra...
OpenCV opencv, 直方图 np.histogram## 实现目的 通过np.histogram 计算图像的直方图,可以通过直方图的方法查看图片的一些信息,例如是否过曝或者欠曝。 实现代码 1,加载需要的库 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 2,显示可爱的狗狗 # 加载图片 img = cv2.imread('dog.png') # ...
Python OpenCV 中的直方图绘制 在OpenCV 中使用cv.calcHist函数计算图像的直方图,本文重点说明一下该函数的返回值。 importcv2ascvimportmatplotlib.pyplotasplt src=cv.imread("./2.png",0)cv.imshow("src",src)hist=cv.calcHist([src],[0],None,[256],[0,255])print(hist)print(len(hist))cv.waitKey...