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...
这是因为它的直方图并不像我们在以前的案例中看到的那样被限制在一个特定的区域内(试着绘制输入图像的直方图,你会得到更多的直观感受)。 因此,为了解决这个问题,采用了自适应直方图均衡化。在这个过程中,图像被分成小块,称为 "瓦片"(OpenCV中瓦片大小默认为8x8)。然后这些块中的每一个都像往常一样被直方图均衡化...
显然全局直方图均衡化效果不好,造成部分过曝,部分细节消失。 如下图:依次是原图;全局直方图均衡化;自适应直方图均衡化 2.2 使用查找表来拉伸直方图 在图像处理中,直方图均衡化一般用来均衡图像的强度,或增加图像的对比度。 观察上图中原始图像的直方图,很容易发现大部分强度值范围都没有用到。 因此先检测图像非0的最...
在Python中使用OpenCV进行直方图均衡化,可以按照以下步骤进行: 导入OpenCV库: 首先,需要导入OpenCV库,它提供了图像处理所需的所有函数。 python import cv2 读取图像: 使用cv2.imread()函数读取图像文件。这个函数返回一个包含图像数据的矩阵。 python img = cv2.imread('path_to_your_image.jpg') 将图像转换为...
为了计算python中的均衡直方图,我们创建了以下代码: def equalize_histogram(img, histo, L): eq_histo = np.zeros_like(histo) en_img = np.zeros_like(img) for i in range(len(histo)): eq_histo[i] = int((L - 1) * np.sum(histo[0:i])) print_histogram(eq_histo, name="eq_"+str(in...
在OpenCV的官网上,对图像均衡化(即直方图均衡化)前后的直方图进行了对比,如下图所示。其中,左图是原始图像的直方图,可以看到灰度级集中在中间,图像中没有较暗和较亮的像素点;右图是对原图均衡化后的直方图,像素分布更均衡。 直方图均衡化的主要目的是将原始图像的灰度级均匀地映射到整个灰度级范围内,得到一个灰度级...
1. 全局直方图均衡化 全局直方图均衡化可能得到是一种全局意义上的均衡化,通过全局来增强对比度,提高图像质量。 函数 equalizeHist(src[, dst]) 2. 局部直方图均衡化 但是有的时候全局直方图均衡化并不是很好,会把某些不该调整的部分给调整了。Opencv中还有一种直方图均衡化,它是一种局部直方图均衡化,也就是是说...
直方图均衡化（Histogram Equalization）是一种常用的图像增强技术，用于改善图像的对比度和亮度分布。它通过重新分配图像灰度级的像素值，使得图像的直方图在灰度范围内更加均匀，从而增强图像的细节和视觉效果。直方图均衡化可以提高图像的整体对比度和亮度分布。在均衡化后的图像中，原本分布较为集中的灰度级将被拉伸或...
# 直方图均衡化 ===提高对比度===# 意义:# 如果一幅图像占有全部可能的灰度级,并且均匀分布,# 则该图像具有高对比度和多变的灰度色调。# 视觉效果:图像细节丰富,质量更高。# 步骤:# 1、灰度值及其概率密度都归一化# 2、计算累计概率密度# 3、量化(得到目的地位置)# 4、区间搬移# 思想:# 不改变原先顺...
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 ...