【OpenCV • c++】自定义直方图 | 灰度直方图均衡 | 彩色直方图均衡

本文详细介绍了直方图的概念及其在计算机视觉中的应用,包括自定义直方图的划分,灰度直方图均衡化以及彩色直方图均衡化,展示了如何使用OpenCV库在C++中实现这些图像增强技术。直方图均衡能有效提升图像的对比度,便于观察图像细节。

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一、什么是直方图

  直方图广泛应用于很多计算机视觉处理当中。通过标记帧与帧之间显著的边缘和颜色的变化,可以检测视频中的场景变化。在每个兴趣点设置一个有相似特征的直方图所构成的“标签”,可以用来标记各种不同的事情,比如图像的色彩分布,物体边缘梯度模板等等。是计算机视觉中最经典的工具之一。
  简单来说直方图就是对数据进行统计的一种方法,它将统计值组织到一系列事先定义好的bin中。bin中的数值是从数据中计算出的特征的统计量,这些数据可以是梯度、方向、色彩以及其他任何特征。直方图获取的是数据分布的统计图,通常情况下,直方图的维度要低于原始数据。由于原始数据可以表示任何事情,直方图就可以很好的表示图像的特征。

二、自定义直方图

  在实际的应用场景中,我们可以根据需求调整计算的直方图区间。针对灰度直方图,我们可以将区间[0, 255]分成五个区间[0,60],[61,120],[121,160],[161,220],[221,255]。然后分别统计各个区间的灰度分布,进一步实现自定义直方图。

  下面是自定义直方图的实现案例:

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