opencv python 10 直方图（2）

最新推荐文章于 2025-01-08 23:21:54 发布
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分类专栏： opencv 文章标签： opencv
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/super_chicken/article/details/79670284
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。

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

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
06-12 156
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】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 2657
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 1624
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 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
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
2401_84264244的博客
04-28 1082
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。
OpenCV-Python实战（8）——直方图均衡化_python opencv 直方图均衡化(1)
2401_84558314的博客
05-13 839
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 4970
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。
自适应直方图均衡化CLAHE
ye1256的博客
03-01 1170
自适应直方图均衡化CLAHE
【OpenCV 例程300篇】49. 直方图处理之局部直方图处理（cv2.createCLAHE）
youcans的博客
12-03 8336
直方图均衡和直方图匹配都是基于整幅图像的灰度分布进行全局变换，并非针对图像局部区域的细节进行增强。直方图处理对于局部同样适用，局部直方图处理的思想是基于像素邻域的灰度分布进行直方图变换处理。 OpenCV 提供了类 **cv2. createCLAHE** 用于创建自适应均衡化的对象和方法，可以实现局部直方图处理。 ...
opencv- CLAHE 有限对比适应性直方图均衡化
weixin_42367888的博客
11-22 5390
opencv- CLAHE 有限对比适应性直方图均衡化
opencv用自适应直方图均衡化函数cv2.createCLAHE()提高对比度
xulibo5828的博客
06-02 4156
来自WeTab AI Pro是 OpenCV 中的一个函数，用于创建 CLAHE（Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization，对比度受限自适应直方图均衡化）对象。CLAHE 是一种增强图像局部对比度的技术，通过限制对比度来避免传统直方图均衡化所引入的噪声和过度增强。以下是。
54-OpenCVSharp —-Cv2.CreateCLAHE() 函数功能（自适应对比度限制直方图均衡化）详解
weixin_45590420的博客
11-25 2245
CLAHE的优势在于它结合了局部直方图均衡化和对比度限制，能够避免传统 AHE 中的过度增强问题，尤其适合处理局部对比度差异较大的图像。与 GHE 和 AHE 相比，CLAHE 在增强局部对比度的同时能有效减少噪声放大和伪影，因此在噪声较多或者图像存在明显局部差异的情况下，CLAHE 更加适用。CLAHE 的缺点是可能引入 tile 边界效应，尽管通过插值技术可以减少这一问题，但依然可能存在某些局部区域的增强效果不自然。通过选择合适的参数（如clipLimit和。
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。
关于使用cv2.createCLAHE（）的一个问题
qq_41292565的博客
05-29 7705
我对图像进行自适应直方图均衡化时，也就是应用cv2.createCLAHE（），出现了error: (-215:Assertion failed) _src.type() == CV_8UC1 || _src.type() == CV_16UC1 in function ‘`anonymous-namespace’::CLAHE_Impl::apply’ 后来从网上这个博客添加链接描述中找到答案，他是说将读取的图片通道改为单通道。 上面所说的图片的通道指的是cv2.imread()中有一个flag参数是有关
OpenCV的对比度受限的自适应直方图均衡化算法
最新发布
深图智能工作室
01-08 2023
OpenCV的对比度受限的自适应直方图均衡化（CLAHE）算法是一种图像增强技术，旨在改善图像的局部对比度，同时避免噪声的过度放大。以下是CLAHE算法的原理、步骤以及示例代码。
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