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...
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...
可以看看直方图坐落在亮度较高的区域,现在需要将像素全范围化。我们需要一个转换函数将这些图像中的像素很亮的区域映射到整个区域,这就是均衡化做的事情。 首先要找到直方图中的最小值(除了0),并且将它应用在维基百科当中的公式里面,在此处使用了numpy当中的蒙板数组,对于蒙板数组,所有操作都对非蒙板的元素执行。 #...
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。
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...
OpenCV 中的直方图均衡化函数为 cv2.equalizeHist()。这个函数的输入图片仅仅是一副灰度图像,输出结果是直方图均衡化之后的图像。 img = cv2.imread('.jpg', 0) # 均衡化直方图 equ = cv2.equalizeHist(img) res = np.hstack((img, equ)) cv2.imwrite('res.png', res) 均衡化前后前后图像对比如下: ...
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直方图均衡化 直方图均衡化的三种情况,分别是:- 灰度图像直方图均衡化- 彩色图像直方图均衡化- YUV 直方图均衡化 先来看灰度直方图均衡化,我们输入一个灰度图像就可以,函数原型: dst=cv.equalizeHist(src[, dst]) 参数为输入的图像。 代码: def grayequal(img):gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2...
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 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 ...