opencv 计算直方图 calcHist()

最新推荐文章于 2024-09-03 12:37:10 发布
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图像直方图是一种分析照片的方式，横轴代表亮度，纵轴代表像素数量，显示了图像中各亮度级别的像素分布。在直方图中，左侧表示暗部，右侧表示亮部，高度表示像素的密集程度，高度越高，说明该亮度区域的像素越丰富。

什么是图像直方图

直方图就是一种照片的分析方式，横向代表亮度，纵向代表像素数量。首先分析出照片中所有像素的亮度，然后计算出具体数值，再把它们映射到横轴上。这样的话，越高，这个亮度上的像素就越多。

直方图的观看规则就是“左黑右白”，左边代表暗部，右边代表亮部，而中间则代表中间调。纵向上的高度代表像素密集程度，越高，代表的就是分布在这个亮度上的像素很多。

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《opencv实用探索·十六》opencv直方图计算calcHist函数解析
cs1395293598的博客
12-11 1452
比如输入是2副图像，第一副图像有0，1，2共三个channel，第二幅图像只有0一个channel，那么输入就一共有4个channes，如果int channels[3] = {3, 2, 0}，那么就表示是使用第二副图像的第一个通道和第一副图像的第2和第0个通道来计算直方图。images：输入的图像的指针，可以是多幅图像，所有的图像必须有同样的深度（CV_8U or CV_32F）。这个就相当于横坐标，比如对像素值为0这个像素，如果数条的高度为100，表示有100个像素值为0的像素。
OpenCvSharp函数：CalcHist直方图和EqualizeHist直方图均衡化
图南堂
03-01 1274
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[OpenCV基础] 直方图之calcHist使用
飞扬的青春的专栏
08-07 1812
opencv提供了calcHist函数来计算图像直方图。          其中C++的函数原型如下：void calcHist(const Mat* arrays, int narrays, const int* channels, InputArray mask, OutputArray hist, int dims, const int* histSize, const float*
雾看OpenCV(12-1)——直方图的计算，绘制与分析
保持一颗敬畏之心，简单地调用C++，适当地向C++妥协，让以后的自己看懂代码，让别人看懂代码。
03-12 339
目录前言正文基本概念函数cv.calcHist()参考 前言 目标 • 使用 OpenCV 或 Numpy 函数计算直方图 • 使用 Opencv 或者 Matplotlib 函数绘制直方图 • 将要学习的函数有：cv2.calcHist()，np.histogram() 作用： 通过直方图你可以对整幅图像的灰度分布有一个整体的 了解。直方图的 x 轴是灰度值（0 到 255），y 轴是图片中具有同一个灰度值的 点的数目。 正文 基本概念 BINS:把原来的 256 个值等分成 16 小组，取每组的 总和。
opencv 图像直方图 calcHist
yueguanyun的专栏
03-07 1852
图像直方图的概念 图像直方图是反映一个图像像素分布的统计表，其实横坐标代表了图像像素的种类，可以是灰度的，也可以是彩色的。纵坐标代表了每一种颜色值在图像中的像素总数或者占所有像素个数的百分比。 图像是由像素构成，因为反映像素分布的直方图往往可以作为图像一个很重要的特征。在实际工程中，图像直方图在特征提取、图像匹配等方面都有很好的应用。 利用OpenCV计算图像的直方图
OpenCV之直方图的计算与绘制
xddwz的博客
01-20 355
图像直方图 直方图广泛的应用于很多计算机视觉应用中，通过标记帧与帧之间显著的边缘和颜色的通解变化，来检测视频场景中的变化。在每个兴趣点设置一个有相近特征的直方图所构成“标签”，用以确定图像中的兴趣点。边缘、色彩、角度等直方图构成了可以被传递给目标识别分类器的通用特征类型。色彩和边缘的直方图序列还可以用来识别网络视频是否被复制。 简单来说，直方图就是对数据进行统计的一种方法，并且将统计直组织到一系列事先定义好的bin中。bin为直方图中经常到的概念，可以理解为“直条”或“组距”，其数值是从数据中计算出的特
OPENCV——直方图计算calcHist
HaoYiPiLang的博客
09-10 722
图像的灰度直方图是一个离散函数，它表示图像每一灰度级与该灰度级出现频率的对应关系。可以应用于各种需要统计的数据中，使用简单、方便。但该运算是一个不可逆的过程。 函数原型如下：//! computes the joint dense histogram for a set of images. CV_EXPORTS void calcHist( const Mat* images, int
OpenCV直方图计算函数calcHist的使用
jndingxin的专栏
07-03 1843
例如，如果一个图像的直方图集中在较暗的色调上，说明图像整体偏暗；第二个图像数组images[1]的通道编号紧接着第一个数组的通道编号之后，从images[0].channels()开始，直到images[0].channels() + images[1].channels()-1。第二个图像数组images[1]的通道编号紧接着第一个数组的通道编号之后，从images[0].channels()开始，直到images[0].channels() + images[1].channels()-1。
Opencv中的直方图(2)计算图像的直方图函数calcHist()的使用
jndingxin的专栏
09-03 1610
计算一组数组的直方图。
opencv——灰度直方图的绘制
萝卜一只有榨菜的 Opencv&C
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#include #include #include "cv.h" #include "highgui.h" #define _CRT_SECURE_NO_WARINGS IplImage* Draw(CvHistogram* Hist,float sclarX=1,float sclarY=1) { //归一化参数 float HistMax = 0; //获取最大值 cvGet
OpenCV 2 学习笔记(15): 绘制图像直方图
Fred、的窃窃私语
09-01 2806
图像由许多的像素组成。这些像素的分布和值包含了图像的许多重要的信息。利用这些信息我们可以计算出图像的直方图，并且去改善图片的效果，检测图像的纹理等。下面我们就来看一下怎么得到图像的直方图。          直方图给出了相同灰度值的像素个数。灰度图的直方图基本上有256个坐标点。0点给出了图像中所有灰度值为0的像素的个数等等依次类推。算出所有坐标值的和，也就得到了总的像素数。直方图也可以被规范化
opencv 绘制直方图
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04-01 979
一、话说直方图说到直方图，同学们一定会想到统计学里的直方图（没有想起来的抓紧去翻下中学数学课本）。所谓直方图啊，就是把一大坨东西分成好几部分（横坐标），然后看看每一部分有多少（纵坐标）。比如说康娜酱的班里要做个人爱好的统计，喜欢跳绳的有5人，喜欢唱歌的有8人，喜欢读书的有6人，超喜欢康娜酱的有1人（才川同学了解一下）。那么图像中的直方图又是个啥子呢？喜欢摄影的同学一定见过。图像中常见的直方图是亮度...
基于C++的opencv（十一）直方图与匹配
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在统计学中，直方图（Histogram)是一种对数据分布情况的图形表示，是一种二维统计图表，它的两个坐标分别是统计样本和该统计样本对应的某个属性的度量。 图像直方图（Image Histogram)是用以表示数字图像种亮度分布的直方图，标绘了图像中每个亮度值的像素数。可以借助观察该直方图了解需要如何调整亮度分布。这种直方图中，横坐标的左侧为纯黑、较暗的区域，而右侧为较亮、较白的区域。 直方图的意义如下： 1.直方图是图像中像素强度分布的图形表达方式； 2.它统计了每一个强度值所具有的像素个数。 ...
亮度直方图均值化
daxiawudi的博客
10-26 444
亮度直方图均值化 直方图均值化目的和效果 直方图均衡化的能增强对比度，原本的图片过亮或者过暗，某个像素值的数量必然特别多，所以才会使原来图片的对比度不好，均衡化以后灰度的分布均匀，看起来就比较有层次感，对比度强。 直方图均值化如何操作 将原图片每个像素值的像素点个数进行重新分配到[0,255]的256个像素值上，使得每个像素值对应的像素点个数近似相等，即重新分配后（扩大范围，保证原始直方图的线性增长），0-255的每个像素值对应的像素点个数近似为(rows*cols/256) 有限度的直方图均值化的作用 如
【剑桥摄影协会】相机直方图：亮度和颜色
星辉领域
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本文有助于更好地理解图像中的亮度和颜色是如何变化的，以及如何将其转换为对应的直方图。尽管RGB直方图是最常用的直方图，但是其他类型的直方图对于特定目的会更加有用。 下面的图像展示了您可能会遇到的其他类型的直方图。R/G/B子通道的直方图表示该颜色强度在整个图像中的分布状况。请特别注意每种颜色的分布变化情况，以及每个区域内的颜色对于亮度所造成的影响。 ...
Opencv中的cv2.calcHist()函数的作用及返回值
star_sky_sc的博客
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OpenCV-Python教程：直方图及其绘制(calcHist)
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11-11 9046
原文链接：http://www.juzicode.com/opencv-python-histogram-calchist-draw-hist 返回Opencv-Python教程 图像的直方图反映的是图像像素值的统计特征，比如一个CV_8U类型的图像，表示的是其在0~255的256种数值的分布情况。我们可以将统计“颗粒度”划分在每一个像素值上，当然统计区间也可以不必在每一个像素值上划分，也可以将0-255平分成更宽的区间，比如0-7,8-15…..248-255每8个像素值作为一个区间来统计。在直方图中
opencv进阶01-直方图的应用及示例cv2.calcHist()
小海聊智造
08-11 3391
但是，实际上人眼并不能明显感受到像素值的细微差别，所以我们可以将相近的像素值看成同一个像素值，这样就会得到类似于图 13-29 的直方图。如果一幅图像拥有全部可能的灰度级，并且像素值的灰度均匀分布，那么这幅图像就具有高对比度和多变的灰度色调，灰度级丰富且覆盖范围较大。对比图 13-4 与图 13-5，可以看到，归一化直方图与直方图在外观上是一致的，只是 y 轴的标签不同而已。在实际处理中，图像直方图的 x 轴区间一般是[0, 255]，对应的是 8 位位图的 256 个灰度级；
OpenCV之直方图绘制（calcHist函数详解）
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目录1.直方图的定义2.calcHist()函数说明3.绘制直方图3.1 读取原图像并检查图像是否读取成功3.2 定义直方图参数并计算直方图3.3 绘制直方图4.关于BGR直方图的绘制4.1 读取原图像并检查图像是否读取成功4.2 分通道显示4.3 分B，G，R计算直方图4.4 绘制直方图 1.直方图的定义 要理解直方图，绕不开“亮度”这个概念。人们把亮度分为0到255共256个数值，数值越大，代表的亮度越高。其中0代表纯黑色的最暗区域，255表示最亮的纯白色，而中间的数字就是不同亮度的灰色。人们还进一步把
opencv计算直方图
最新发布
03-29
OpenCV 使用 `cv2.calcHist()` 函数来计算直方图。该函数的具体语法如下： ```python hist = cv2.calcHist([images], [channels], mask, histSize, ranges) ``` #### 参数说明： 1. **images**: 输入图像数组，通常...
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