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...
二、图像直方图均衡化的函数:cv2.equalizeHist()和cv2.createCLAHA() 直方图均衡化的介绍 直方图均衡化是一种简单有效的图像增强技术,通过改变图像的直方图来改变图像中各像素的灰度,主要用于增强动态范围偏小的图像的对比度。原始图像由于其灰度分布可能集中在较窄的区间,造成图像不够清晰。例如,过曝光图像的灰度级集...
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...
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OpenCV函数实现 用OpenCV实现直方图均衡化很简...
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]]) ...
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)...
1. 全局直方图均衡化 cv2.equalizeHist(src, dst=None)函数只能处理单通道的数据,src为输入图像对象矩阵,必须为单通道的uint8类型的矩阵数据。直方图均衡化可以看作是图像增强的一个手段,示例代码如下: importcv2ascv src = cv.imread("D:/Open CV/opencv/sources/samples/data/rice_01.jpg")# 1. 全局直方图...
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。
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...
1.直方图均衡化 2.直方图比较 完整代码 1.直方图均衡化 直方图均衡化是利用图像直方图对对比度进行调整的方法,这种方法对于背景和前景都太亮或者太暗的图像非常有用。 通俗来讲,就是一张图像中某一个像素点会特别集中,这时候我们可以通过直方图均衡化来将其分布得更均匀,从而得到图像更加清晰的目的。(个人理解,如有...