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...
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range为像素值范围...
当我们要统一一组图像的对比度时,直方图匹配非常有用。实际上,直方图均衡也可以视为直方图匹配,因为我们将输入图像的直方图修改为与正态分布相似。 为了匹配图像A和B的直方图,我们需要首先均衡两个图像的直方图。然后,我们需要使用均衡后的直方图将A的每个像素映射到B。然后,我们基于B修改A的每个像素。 让我们使用图6...
int nimages:要计算直方图的图像的个数。此函数可以为多图像求直方图,我们通常情况下都只作用于单一图像,所以通常nimages=1。 const int* channels:图像的通道,它是一个数组,如果是灰度图像则channels[1]={0};如果是彩色图像则channels[3]={0,1,2};如果是只是求彩色图像第2个通道的直方图,则channels[1]={1}...
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。
opencv中直方图均衡: OpenCV具有执行此操作的功能cv.equalizeHist()。它的输入只是灰度图像,输出是我们的直方图均衡图像。 下面是一个简单的代码片段,显示了它与我们使用的同一图像的用法: img = cv.imread('wiki.jpg',0) equ=cv.equalizeHist(img)
一.局部直方图均衡化 前文通过调用OpenCV中equalizeHist()函数实现直方图均衡化处理，该方法简单高效，但...
2.直方图均衡化 灰色图像直方图均衡化 这里我们直接使用cv2.equalizeHist方法来得到直方图均衡化之后的图像 importcv2importnumpy asnpimg=cv2.imread('img.jpg',1) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) dat = cv2.equalizeHist(gray) cv2.imshow('gray', gray)a ...
使用查找表拉伸直方图 使用OpenCV和NumPy的函数以不同的方式进行直方图均衡化 在某些情况下,一副图像中大部分像素的强度都集中在某一区域,而质量较高的图像中,像素的强度应该均衡的分布。为此,可将表示像素强度的直方图进行拉伸,将其平坦化。如下: 图来自维基百科 ...