opencv python 10 直方图（2）

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本文介绍了如何使用opencv的python接口进行直方图均衡化以增强图像对比度，特别是详细讨论了对比度受限的自适应直方图均衡化（CLAHE）及其在防止背景对比度过高和噪声放大的作用。通过设置clipLimit和tileGridSize参数，可以有效控制图像的对比度和均衡效果。

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opencv python 10 直方图（2）

直方图均衡

当一张灰度图像的像素值分布集中于某一范围，如整体较亮的图像像素值都较高时，可以使用直方图均衡的方法来增强图像的对比度:

opencv提供了cv2.equalizeHist()实现该算法。

dst = cv2.equalizeHist(src[, dst])
  • dst：输出图像
  • src：输入图像
import cv2

img = cv2.imread('a.jpg', 0)
cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey()
img_equ = cv2.equalizeHist(img)
cv2.imshow('img_equ', img_equ)
cv2.waitKey()

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图像处理 | 有没有现成的动态调整ClipLimit工具？
尘世冰封的专栏
06-12 152
本文介绍了图像处理中动态调整CLAHE算法ClipLimit参数的多种实现方案。在Python环境下，OpenCV原生支持参数动态调整，可通过setClipLimit()方法实现；还可基于图像特征（对比度、亮度）或滑动窗口策略进行自动调整。MATLAB方案则需组合内置函数，通过亮度自适应策略、纹理复杂度分析或混合策略动态计算ClipLimit。两种环境均提供了可视化验证方法，建议根据具体场景（如医学影像、卫星图像）选择合适策略，特殊领域需建立专用计算模型。工业应用推荐结合SSIM等质量指标优化参数映射关系。
OpenCV-Python实战（8）——直方图均衡化_python opencv 直方图均衡化
2401_84264244的博客
04-28 1081
图像处理技术是计算机视觉项目的核心，通常是计算机视觉项目中的关键工具，可以使用它们来完成各种计算机视觉任务。在本文中，将介绍如何使用OpenCV函数执行直方图均衡，并将其应用于灰度和彩色图像，函数将亮度归一化并提高图像的对比度。
Python OpenCV 直方图的计算与显示的方法示例
12-25
本篇文章介绍如何用OpenCV Python来计算直方图，并简略介绍用NumPy和Matplotlib计算和绘制直方图 直方图的背景知识、用途什么的就直接略过去了。这里直接介绍方法。 计算并显示直方图 与C++中一样，在Python中调用的OpenCV直方图计算函数为cv2.calcHist。 cv2.calcHist的原型为： cv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges[, hist[, accumulate ]]) #返回hist 通过一个例子来了解其中的各个参数： #coding=utf-8 import cv2 im
【OpenCV + Python】图像梯度
zhouzongzong的博客
06-25 1081
学习以下内容： • 图像梯度，图像边界等 • 使用到的函数有：cv2.Sobel()，cv2.Schar()，cv2.Laplacian() 等 OpenCV 提供了三种不同的梯度滤波器，或者说高通滤波器：Sobel，Scharr 和Laplacian。我们会意义介绍他们。Sobel，Scharr 其实就是求一阶或二阶导数。Scharr 是对Sobel（使用小的卷积核求解求解梯度角度时）的优化。L...
OpenCV-Python(22)：直方图的计算绘制与分析
图灵追幕者博客录
12-30 2650
接着，调用cv2.calcHist()函数计算灰度图像的直方图，其中channels参数为[0]表示只计算灰度通道的直方图，mask参数为None表示计算整个图像的直方图，histSize参数为[256]表示直方图分成256个bin，ranges参数为[0, 256]表示像素值的范围为0到255。那么到底要怎么做呢？通过分析图像的直方图，可以了解图像的亮度分布情况，进而进行亮度调整，使图像更加清晰、明亮或暗淡。通过分析图像的直方图，可以找到合适的阈值，将图像分成不同的区域，达到目标检测和图像分割的目的。
10.4 直方图
qq_40066957的博客
05-10 1596
直方图 学习目标 掌握图像的直方图计算和显示 了解掩膜的应用 熟悉直方图均衡化，了解自适应均衡化 1灰度直方图 1.1 原理 直方图是对数据进行统计的一种方法，并且将统计值组织到一系列实现定义好的 bin 当中。其中， bin 为直方图中经常用到的一个概念，可以译为 “直条” 或 “组距”，其数值是从数据中计算出的特征统计量，这些数据可以是诸如梯度、方向、色彩或任何其他特征。   图像直方图（Image Histogram）是用以表示数字图像中亮度分布的直方...
python实现图像检索的三种(直方图/OpenCV/哈希法)
12-26
简介： 本文介绍了图像检索的三种实现方式，均用python完成，其中前两种基于直方图比较，哈希法基于像素分布。 检索方式是：提前导入图片库作为检索范围，给出待检索的图片，将其与图片库中的图片进行比较，得出所有相似度后进行排序，从而检索结果为相似度由高到低的图片。由于工程中还包含Qt界面类、触发函数等其他部分，在该文档中只给出关键函数的代码。 开发系统：MacOS 实现方式：Qt + Python 方法一：自定义的直方图比较算法 a) 基本思路 遍历图片像素点，提取R\G\B值并进行对应的计数，得到原始直方图，但由于0-255的范围太大，因此每一个像素值的统计量均偏小，因此分别将R\G
opencv python 2D直方图的示例代码
09-20
在OpenCV库中，Python提供了强大的功能来计算和可视化直方图，包括二维（2D）直方图。2D直方图在处理颜色信息时特别有用，因为它可以同时考虑图像的两个特征，比如色调（Hue）和饱和度（Saturation），这在颜色分析...
opencv python 2D直方图的示例代码.pdf
04-17
在OpenCV Python中，可以使用`cv.calcHist()`函数来计算2D直方图。 2D直方图的计算通常涉及以下步骤： 1. **图像转换**：首先，需要将原始图像从BGR色彩空间转换到HSV色彩空间。HSV色彩空间更适合进行颜色分析，...
OpenCV-Python实战（8）——直方图均衡化_python opencv 直方图均衡化(1)
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2401_84558314的博客
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图像处理技术是计算机视觉项目的核心，通常是计算机视觉项目中的关键工具，可以使用它们来完成各种计算机视觉任务。在本文中，将介绍如何使用OpenCV函数执行直方图均衡，并将其应用于灰度和彩色图像，函数将亮度归一化并提高图像的对比度。
Python opencv局部直方图均衡增强
叶子的博客
10-08 4961
opencv直方图均衡包含两种，一种是对全图进行直方图均衡，另一种是对局部进行直方图均衡，也称为自适应直方图均衡。直方图均衡是让图像的像素分布更加均匀，一般可以使图片更亮、解决偏色问题、增加局部细节等。
OpenCV-Python自适应直方图均衡类CLAHE及方法详解
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本文介绍了OpenCV-Python对比度受限自适应直方图均衡变换的CLAHE类及其方法，并通过代码介绍了相关方法的使用。在单图像的对比度受限自适应直方图均衡时，只需要使用createCLAHE创建CLAHE对象，然后调用该对象apply方法就可以完成对比度受限自适应直方图均衡处理，该类的其他方法用处不大，但如果是要进行多次对比度受限自适应直方图均衡处理，且需要设置不同的分块数和受限阈值，则可以通过提供的方法直接修改对象属性再进行均衡处理即可。
OpenCV 图像处理五（直方图处理）
m0_74154295的博客
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直方图是一种统计图，显示了图像中每个灰度级别（或颜色通道）的像素数量。通过分析图像的直方图，可以获得关于图像对比度、亮度和颜色分布等方面的重要信息 直方图均衡化就是对图像进行非线性拉伸,重新分配图像像素值,使一定灰度范围内的像素数量大致相同。 这种方法提高图像整体的对比度，特别是有用数据的像素值分布比较接近时。。
Opencv之直方图
cocofisher的博客
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如上图所示，直方图统计的是一张图片中所含不同像素值的个数，横坐标为像素值，纵坐标为此像素值在图中的个数。如像素值为0的像素点在图中有100个，则在直方图中的第一列对应的纵坐标为100。（如果第一列对应的是0像素值的话） 在Opencv中，有专门的函数用来计算每个像素值对应多少像素点： cv2.calcHist(images,channels,mask,histSize,ranges) image...
OpenCV-python-03之createCLAHE生成自适应均衡化图像
JimmyOrigin的博客
05-11 7235
1、说明 equalizeHist这种全局的均衡化也会存在一些问题，由于整体亮度的提升，也会使得局部图像的细节变得模糊，因为我们需要进行分块的局部均衡化操作。如creatCLAHE 2、代码 import cv2 img = cv2.imread('8.jpg', 0) cv2.imshow("src", img) # 直方图均衡化 dst1 = cv2.equalizeHist(img) cv2.imshow("dst1", dst1) # 自适应直方图均衡化 clahe = cv2.createC
python数字图像处理基础（七）——直方图均衡化、傅里叶变换
SavEMyselF1的博客
01-17 3167
使用一个60×60的矩形窗口进行蒙板操作，去除低频分量，使用函数np.fft.ifftshift将图像中心平移回左上角，然后使用函数 np.ifft2()进行FFT逆变换，将得到的复数结果取绝对值。（个人理解，在图像问题当中，频域是指图像的灰度变化，也就是灰度图像的梯度值，这个和轮廓的原理差不多，灰度值变化剧烈的叫做高频分量，例如边界和噪声。：通过傅里叶变换，将图像转化为频谱图，而低通滤波和高通滤波则是傅里叶变换的逆变换，即通过对频谱图进行一些操作（保留低频/保留高频），从而达到改变原始图像的效果。
OpenCV基础（16）OpenCV直方图均衡化和自适应直方图均衡化(CLAHE)
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在本教程中，您将学习使用OpenCV实现直方图均衡化和自适应直方图均衡化(CLAHE)。 直方图均衡化是一种基本的图像处理技术，通过更新图像直方图的像素强度分布来调整图像的全局对比度。这样做可以使低对比度的区域在输出图像中获得更高的对比度。 本质上，直方图均衡化的工作原理是: 1.计算图像像素强度的直方图 2.均匀展开并分布最频繁的像素值(即直方图中计数最大的像素值) 3.给出累积分布函数(CDF)的线性趋势 应用直方图均衡化的结果是得到一幅全局对比度更高的图像。 我们可以进一步改进直方图均衡化，采用一
opencv学习——直方图均衡化
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import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as pltimg = cv2.imread('images/33.jpg') grey = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #直方图均衡化 equ = cv2.equalizeHist(grey) res = np.hstack((grey,equ
OpenCV-Python对比度受限的自适应直方图均衡CLAHE知识介绍
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OpenCV Python：直方图统计与绘制教程
"这篇文章主要介绍了如何使用OpenCV和Python来统计和绘制图像的直方图，包括直方图的基本概念、统计直方图的关键参数如BINS、DIMS和RANGE，以及使用OpenCV的`cv2.calcHist()`函数和NumPy的`np.histogram()`函数进行...
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