这样就找到了原图像和均衡化图像灰度的对应关系。 如果再对原图进行操作,将每个像素映射成新的像素,就完成了图像均衡化。 3.直方图均衡化用途 图像直方图均衡化可以用于图像增强、对输入图像进行直方图均衡化处理,提升后续对象检测的准确率等。 它在OpenCV人脸检测的代码演示中已经很常见。 此外对医学影像图像与卫星遥感...
采用以下步骤实现图像直方图均衡化: 计算输入图像的直方图 进行直方图归一化,直方图的组距的和为255 计算直方图积分: 以直方图积分作为查询表进行图像变换 equalizeHist()函数实现的灰度直方图均衡化算法,就是把直方图的每个灰度级进行归一化处理,求每种灰度的累积分布,得到一个映射的映射表,然后根据相应的灰度值来修正原图...
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. 全局直方图均衡化defglobalEqualHist(image):# 如果想要对图片做均衡化,必须将图片转换为灰度图像gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY) dst =...
变换后的灰度值可表示为 二、直方图均衡化使用实例 opencv中给出了直方图均衡化函数原型如下: void equalizeHist( InputArray src, OutputArray dst ); 1. 参数即为输入输出图像,应该为8位单通道图像,具有相同大小和类型。 使用实例如下: int main() { Mat src = imread("E:\\material\\lowcontrast.jpg",0)...
opencvpython直方图均衡化 opencv 局部直方图均衡化,OpenCV学习笔记直方图(HIstogram)介绍直方图又称质量分布图,表示变量分布的统计图。可以将数据的概率分布精确地显示出来。通过将整个范围的数据区间分成固定数量的颜色值,然后计算在该颜色值的个数来创建直方图。在
为了提高图像处理的效果,经常会在图像处理之前进行直方图均衡化,即将图像的直方图灰度级别由集中在某一小部分灰度级分散成在所有灰度级别都有一定的覆盖,所以通过直方图均衡化的方法用来增强局部或整体的对比度。 具体的思路就是通过找出图像中最亮和最暗的像素值将之映射到纯黑和纯白之后再将其他的像素值按照某种算法...
直方图均衡化有两种主要类型:全局均衡化和局部均衡化。全局均衡化是一种广泛使用的技术,它通过改变整个图像的亮度分布来实现均衡化效果。这种技术特别适用于背景和前景都过亮或过暗的图像,例如X光图像或曝光不当的照片,可以帮助显示更好的骨骼结构和细节。
4.直方图对比 5.直方图的反向投影 6.局部直方图处理 7.Demo 参考 1.功能 1.1直方图均衡 低对比度图像具有较窄的直方图,且集中于灰度级的中部;高对比度图像的直方图分量则覆盖了很宽的灰度级范围。假如图像的灰度分布不均匀,其灰度分布集中在较窄的范围内,使图像的细节不够清晰,对比度较低。通常采用直方图均衡化及...