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
06-12 156
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。
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 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 1625
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)
最新发布
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。
OpenCV-Python自适应直方图均衡类CLAHE及方法详解
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10-21 2万+
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
01-18 2727
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-Python对比度受限的自适应直方图均衡CLAHE知识介绍
老猿Python
10-24 8121
本文介绍了OpenCV-Python对比度受限的自适应直方图均衡CLAHE相关知识，可以看到CLAHE比全局直方图均衡对明暗分布不均匀的图像的改善效果更好，而进行CLAHE处理时，clipLimit值越大，对暗区域的改善效果越明显，但亮区域反而会起到反作用。
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 3178
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
Python之OpenCV直方图统计及均衡化
ZONGXP的博客
04-22 1万+
0 背景 在做图像处理时，经常需要对图像的像素分布情况进行统计，用来分析整张图片的像素分布，从而为进一步的处理提供数据支持，如二值化等操作。因此，本文对直方图相关的操作进行一个介绍。 在统计学中，直方图是一种对数据分布情况的图形表示，是一种二维统计图表，他的两个坐标分别是统计样本（图像、视频帧）和样本的某种属性（亮度，像素值，梯度，方向，色彩等等任何特征） 图像直方图是用一表示数字图像中亮度分布的直方图，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的直方图。这种直方图中
OpenCV学习笔记17-直方图
YanZhiyuan0918的博客
08-14 1002
直方图
Python-Opencv中的直方图均衡化
qq_44262417的博客
04-09 3734
Python-Opencv中的直方图均衡化 直方图均衡化 图像的直方图是对图像对比度效果上的一种处理，旨在使得图像整体效果均匀，黑与白之间的各个像素级之间的点更均匀一点。 直方图均衡化:如果一副图像的像素占有很多的灰度级而且分布均匀，那么这样的图像往往有高对比度和多变的灰度色调。直方图均衡化就是一种能仅靠输入图像直方图信息自动达到这种效果的变换函数。它的基本思想是对图像中像素个数多的灰度级进行展宽...
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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