OpenCV 图像处理：直方图的实例

最新推荐文章于 2025-12-09 19:25:20 发布
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本文介绍了如何利用OpenCV的imgproc模块在Python中计算图像直方图，详细阐述了代码实现过程，并解释了直方图在图像处理中的作用，包括理解像素分布、亮度、对比度和颜色信息。

OpenCV 图像处理：直方图的实例

在计算机视觉和图像处理领域，直方图是一种常用的工具，用于分析图像的像素分布情况。OpenCV 是一个流行的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理函数和工具。在本文中，我们将介绍如何使用 OpenCV 中的 imgproc 模块来计算图像的直方图，并提供相应的源代码示例。

首先，确保你已经安装了 OpenCV 库，并准备好一张待处理的图像。以下是使用 Python 编程语言的示例代码：

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg'
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OpenCV：图像直方图
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09-10 1494
图像直方图是图像像素灰度级别分布的图形化表达，它以 “像素灰度值” 为横轴，以 “该灰度值对应的像素数量” 为纵轴，直观地呈现图像的明暗分布特征。举个简单例子：一张纯黑图像的直方图，只会在灰度值 0 的位置出现一个峰值；而一张高对比度图像的直方图，像素会集中在灰度值较低（暗部）和较高（亮部）的区域，中间灰度区域像素较少。
OpenCV图像处理——直方图
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OpenCV 图像直方图
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在图像处理中，直方图是一种非常重要的工具，它可以帮助我们了解图像的像素分布情况。通过分析图像的直方图，我们可以进行图像增强、对比度调整、图像分割等操作。图像直方图是图像像素强度分布的图形表示，对于灰度图像，直方图显示了每个灰度级（0到255）在图像中出现的频率，对于彩色图像，我们可以分别计算每个通道（如R、G、B）的直方图。直方图可以帮助我们了解图像的亮度、对比度等信息。例如，如果直方图集中在低灰度区域，说明图像偏暗；如果直方图分布均匀，说明图像对比度较好。直方图: 表示图像中像素强度的分布情况，横轴表示像
OpenCV:C++——直方图修正
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直方图的计算很简单，无非是遍历图像的像素，统计每个灰度级的个数。在OpenCV 中封装了直方图的计算函数 calcHist，该函数能够同时计算多个图像、多个通道、不同灰度范围的灰度直方图。为了更为通用，该函数的参数有些复杂。*/*/images： 表示图像矩阵数组，这些图像必须有相同的大小和相同的深度;nimages： 表示数组 imagcs 的个数;channels： 表示要计算的直方图的通道个数;mask： 表示可选的掩码，不使用时可设为空，要和输入的图像具有相同的大小，在进行直方图。
C++ opencv图像直方图
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由于其计算代价较小，且具有图像平移、旋转、缩放不变性等众多优点，广泛地应用于图像处理的各个领域，特别是灰度图像的阈值分割、基于颜色的图像检索以及图像分类、反响投影跟踪。图像直方图（Image Histogram）是用以表示数字图像中亮度分布的直方图，标绘了图像中每个亮度值的像素数。通常直方图的维数要低于原始数据，所以它的信息有缺，图像直方图并不能唯一表示一张图像。因为计算的到直方图数据数组，是一个大小为256的一维数组，它的每个值对应一个频次。有很多的算法，比如传统的特征工程，跟它都有千丝万缕的关系。
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