学习OpenCV2 —— 直方图匹配

最新推荐文章于 2025-06-19 23:39:11 发布
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分类专栏： OpenCV2 文章标签： OpenCV2 图像处理 直方图匹配
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OpenCV4（C++）—— 直方图
qq_43199575的博客
10-11 2378
直方图(Histogram)最开始在统计学中被提出，由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。一般用横轴表示数据类型，纵轴表示分布情况。在图像领域，直方图用来更直观地展现各像素值出现的频率，例如常用的灰度直方图反映的是一幅图像中各灰度像素值（0-255）出现的频率之间的关系。
【图像处理】基于OpenCV底层实现的直方图匹配
IronYoung_不惧未来
10-25 5422
使用OpenCV库、C++，不使用有关直方图的相关OpenCV函数，底层实现的直方图匹配（直方图规定化）算法。包括算法分析实例与测试图像，绝对是理解此蛋疼算法神器！
颜色直方图匹配算法opencv实现
01-06
颜色直方图匹配算法实现 环境：opencv2.31，vs2008平台 绝对可用
Learning OpenCV --- Histograms and Matching 直方图与匹配
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  第七章：Histograms and Matching 直方图与匹配在分析图像、物体和视频信息的过程中，我们常常想表示称之“直方图”的东西。直方图可以用来描述各种不同的事情，如物体的色彩分布、物体边缘梯度模板[Freeman95]，以及表示目标位置的当前假设的概率分布。图7-1显示如果利用直方图进行快速姿态识别。边缘梯度从“上”，“右”，“左”，“停”和“正常”等手性姿态中得到。然后设
OpenCV——直方图与匹配
最新发布
吴声子夜歌的博客
06-19 1109
图像直方图（Histogram）是一种频率分布图，它描述了不同强度值在图像中出现的频率。图像直方图可以统计任何图像特征，如灰度、饱和度、梯度等。彩色图像的亮度直方图就是其灰度图的直方图。亮度直方图考虑了所有颜色通道，但有时也需要对单种颜色通道进行观察分析。计算单种颜色通道直方图时，每种颜色通道都作为一个独立的灰度图像，分别计算其直方图。各种颜色通道的直方图有时近似的，有时则相差甚远，特别是当图像偏于某一色系时。
Opencv学习笔记——直方图与模板匹配
Thousand_drive的博客
05-10 1190
文章目录前言一、直方图二、模板匹配1.引入库2.读入数据总结 前言 一、直方图 二、模板匹配 1.引入库 2.读入数据 总结
基于OpenCV的直方图匹配
机器学习算法那些事
11-21 471
点击上方“机器学习算法那些事”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达如何为图像生成直方图，如何使直方图相等，最后如何将图像直方图修改为与其他直方图相似。01. ...
python 直方图匹配_Python OpenCV 直方图匹配
weixin_39683858的博客
12-04 916
直方图匹配又称为直方图规定化，是指将一幅图像的直方图变成规定形状的直方图而进行的图像增强方法。即将某幅影像或某一区域的直方图匹配到另一幅影像上。将图像的直方图分布规律与待匹配图像的脂肪分布规律近似。下面介绍两种方法：1. 直方图匹配def style_transfer(image, ref):out = np.zeros_like(ref)_, _, ch = image.shapefor i i...
opencv学习笔记04——模板匹配和直方图
FFF8E7的博客
01-30 1971
在一张图片中找到与模板最相似的部分。
第七章 学习OpenCV——直方图与匹配
SWJTU_LiSanShi的博客
12-06 4153
第七部分 学习OpenCV——直方图与匹配 学习OpenCV 第七章 练习题
opencv基于颜色直方图进行模板图像匹配检测的程序
03-12
总结来说，这个项目提供了一种利用OpenCV进行颜色直方图匹配的方法，它适用于那些颜色特征显著且光照变化不大的图像。通过颜色直方图的比对，可以在较大图像中找到与模板图像颜色模式相似的区域，从而实现有效的图像...
OPENCV直方图与匹配
萝卜的博客
07-24 969
https://www.cnblogs.com/dengxiaojun/p/5255797.html
图像相似度检测之直方图相交（基于颜色的图像检索）
06-18
图像相似度检测之直方图相交（基于颜色的图像检索），传统直方图相交法，巴士系数法：欧式距离法
OpenCV基本图像处理操作（六）——直方图与模版匹配
swpucwf的博客
11-18 1502
模板匹配和卷积原理很像，模板在原图像上从原点开始滑动，计算模板与（图像被模板覆盖的地方）的差别程度，这个差别程度的计算方法在opencv里有6种，然后将每次计算的结果放入一个矩阵里，作为结果输出。假如原图形是AxB大小，而模板是axb大小，则输出结果的矩阵是(A-a+1)x(B-b+1)
【OpenCV 例程300篇】47. 直方图处理之直方图匹配
youcans的博客
11-28 1万+
直方图均衡直接对图像全局进行均衡化，生成具有均匀直方图的图像，并不考虑局部图像区域的具体情况。对于一幅图像的局部区域、具体缺陷，有时需要生成具有特殊形状直方图的图像。 直方图匹配又称为直方图规定化，是指将图像的直方图调整为规定的形状。 例如，将一幅图像或某一区域的直方图匹配到另一幅影像上，使两幅影像的色调保持一致。 欢迎关注 [『OpenCV 完整例程 100 篇』](https://blog.youkuaiyun.com/youcans/category_11459626.html) 系列...
opencv第七章-直方图与匹配
never give up的博客
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opencv第七章-直方图与匹配
直方图相交法
weixin_30629653的博客
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转载于:https://www.cnblogs.com/xuepei/p/3945650.html
使用直方图进行图像匹配
qq_46023073的博客
03-22 567
使用图像直方图进行图像匹配
opencv直方图匹配
01-15
### 使用 OpenCV 进行直方图匹配的方法 #### 方法概述 直方图匹配是一种用于调整一幅图像的像素强度分布，使其与另一幅目标图像的像素强度分布相匹配的技术。这通常用来使多张图片具有一致的颜色和亮度特性，在计算机视觉领域有广泛应用。 对于 OpenCV 来说，虽然官方库并没有直接提供名为 "histogram matching" 的函数接口，但是可以利用 `cv2.calcHist` 和其他辅助操作来完成这一过程[^1]。另外，也有开发者提供了完整的实现方案并分享到了 GitHub 上[^2]。 #### 示例代码 下面是一个简单的 Python 脚本例子，展示了如何使用 OpenCV 库来进行两幅灰度图像之间的直方图匹配： ```python import cv2 import numpy as np def match_histograms(source, template): oldshape = source.shape source = source.ravel() template = template.ravel() s_values, bin_idx, s_counts = np.unique( source, return_inverse=True, return_counts=True) t_values, t_counts = np.unique(template, return_counts=True) s_quantiles = np.cumsum(s_counts).astype(np.float64) s_quantiles /= s_quantiles[-1] t_quantiles = np.cumsum(t_counts).astype(np.float64) t_quantiles /= t_quantiles[-1] interp_t_values = np.interp(s_quantiles, t_quantiles, t_values) matched_image = interp_t_values[bin_idx].reshape(oldshape) return matched_image.astype(np.uint8) if __name__ == "__main__": # 加载源图像和模板图像 (假设都是灰度图像) src_img = cv2.imread('source.jpg', 0) ref_img = cv2.imread('reference.jpg', 0) result = match_histograms(src_img, ref_img) # 显示结果 cv2.imshow("Source Image", src_img) cv2.imshow("Reference Image", ref_img) cv2.imshow("Matched Result", result) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 这段程序定义了一个名为 `match_histograms` 的自定义函数，该函数接收两张灰度图像作为输入参数——分别是待处理的原始图像 (`source`) 和要匹配的目标图像 (`template`) 。它会先计算这两个图像各自的累积分布函数(CDF)，再通过插值得到新的像素值映射关系表，最后应用此变换得到最终的结果图像[^3]。
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