OpenCV：11.色彩空间与直方图均衡化

最新推荐文章于 2023-08-23 21:28:47 发布
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分类专栏： OpenCV 文章标签： OpenCV
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本文介绍了OpenCV中的色彩空间转换，包括RGB和HSV的分析，强调了HSV在证件照背景替换和图像扣取中的应用。接着探讨了归一化在图像处理中的作用，确保数据在特定范围内。重点讲解了直方图均衡化，这是一种增强图像对比度的技术，通过改变图像直方图使像素值分布更加均匀。最后提到了如何计算和绘制图像直方图的API。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

色彩空间与直方图均衡化

1. RGB与HSV

rgb请看下图:

在这里插入图片描述

HSV 分析：

  • H ： Hue 色相 色调，色度 0~360度 360种
  • S ：Saturation 饱和度
  • V ：Value 亮度

在这里插入图片描述

作用：证件照背景替换，扣头发等等

2.归一化 normalize

归一化：就是把需要处理的数据经过处理后，限制在你需要的一定范围内。例如假设我们把训练数据的第一个属性从[-10,+10]缩放到[-1,+1],那么如果测试数据的第一个属性属于区间[-11,+8],我们必须将测试数据转变为[-1.1,+0.8]

3.直方图均衡化 equalizeHistogram

单通道的图片，统计其每个像素值的个数。

概念：直方图均衡化是一种简单有效的图像增强技术，通过改变图像的直方图来改变图像中各像素的灰度，主要用于增强动态范围偏小的图像的对比度。
把原始图像的直方图变换为均匀分布（均衡）的形式&#

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