1、直方图均衡equalizeHist 2、自适应直方图均衡createCLAHE 扩展阅读: 返回Opencv-Python教程 直方图均衡就是让图像的像素个数多的灰度级拉的更宽,对像素个数少的灰度级进行压缩,从而达到提高图像的对比度的目的。从直方图的直观效果来看,就是让y轴比较高的位置变矮向x轴方向膨胀,y轴比较矮的位置
result2=cdf[image]result=cv2.LUT(image,cdf)cv2.imshow("OpenCVLUT",result)cv2.imshow("NumPyLUT",result2)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows() 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importcv2importnumpyasnp image=cv2.imread("ABC.png",0)lut=np.zeros(256,dtype=image.dtype)# 创...
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]。 1 2 3 4 5 6 7 8 ...
Python版本是Python3.7.3,OpenCV版本OpenCV.3.4.1,开发环境为PyCharm 13.6 直方图均衡化处理 OpenCV使用函数cv2.equalizeHist()实现直方图均衡化。该函数的语法格式为: dst = cv2.equalizeHist( src ) 1. 式中,src是8位单通道原始图像,dst是直方图均衡化处理的结果。 eg1:使用函数cv2.equalizeHist()实现直方图均衡...
pip install opencv-python 1. 代码示例 下面是一个实现自动色彩均衡的 Python 代码示例: importcv2defauto_color_equalization(image_path):# 加载图像image=cv2.imread(image_path)# 将图像转换为灰度图像gray_image=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 应用自动色彩均衡equalized_image=cv2.equalizeHist(gray...
cv2.createCLAHE([, clipLimit[, tileGridSize]]) ->retval 创建一个 CLAHE 对象并初始化；clipLimit: 亮度限制阈值tileGridSize: grid个数，图像会被切成很多的 grid cell；如果是(8,8)，则图像被分成了 8*8 个。equalizeHist()均衡灰度图像的直方图 src: 源图像，8位单通道图像dst: 目标图像，尺寸和类型...
均衡化图片为的是归一化图像亮度和增强图像对比度,在本示例我们会使用 `cv2.equalizeHist` 函数进行处理灰度图像和彩色图像,然后再展示均衡化后的直方图,看其形状。
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,但其实它是一种全局意义上的均衡化处理,很多时候这种操作不是很好,会把某些不该调整的部分给均衡处理了。同时,图像中不同的区域灰度分布相差甚远,对它们使用同一种变换常常产生不理想的效果,实际应用中,常常需要增强图像的某些局部区域的细...
img)plt.figure("equalizeHistImage")plt.title("equalizeHistImage")plt.imshow(equalizeHistImage)plt.show()#C++ code#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace cv;using namespace std;int main(int argc, char** argv){ Mat src = imread("demo.png", 0); Mat dst; equalizeHist(src,...
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,但其实它是一种全局意义上的均衡化处理,很多时候这种操作不是很好,会把某些不该调整的部分给均衡处理了。同时,图像中不同的区域灰度分布相差甚远,对它们使用同一种变换常常产生不理想的效果,实际应用中,常常需要增强图像的某些局部区域的细...