opencv-直方图均衡法

贝利亚黄昏

于 2021-11-14 11:48:15 发布

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分类专栏： python 图像处理文章标签： opencv 计算机视觉 python

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本文介绍了如何利用OpenCV的cv2.calcHist函数计算图像直方图，并探讨了直方图均衡化和自适应直方图均衡化在调整像素分布上的应用。直方图均衡化可以将图像的像素分布映射到更广阔的动态范围，从而提高图像的对比度。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

images: 原图像图像格式为 uint8 或 ﬂoat32。当传入函数时应用中括号 [] 括来例如[img]
channels: 同样用中括号括来它会告函数我们统幅图像的直方图。如果入图像是灰度图它的值就是 [0]如果是彩色图像的传入的参数可以是 [0][1][2] 它们分别对应着 BGR。
mask: 掩模图像。统整幅图像的直方图就把它为 None。但是如果你想统图像某一分的直方图的你就制作一个掩模图像并使用它。
histSize:BIN 的数目。也应用中括号括来
ranges: 像素值范围常为 [0256]

img = cv2.imread('cat.jpg',0) #0表示灰度图
hist = cv2.calcHist([img],[0],None,[256],[0,256])
hist.shape

(256, 1)

plt.hist(img.ravel(),256); 
plt.show()

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img = cv2.imread('cat.jpg') 
color = ('b','g','r'