OpenCV-42 直方图均匀化

最新推荐文章于 2025-04-23 11:06:59 发布
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#opencv #人工智能 #计算机视觉 #python #均值算法

目录

一、直方图均匀化原理

二、直方图均匀化在OpenCV中的运用

一、直方图均匀化原理

直方图均匀化是通过拉伸像素强度的分布范围，使得在0~255灰阶上的分布更加均匀，提高图像的对比度。达到改善图像主管视觉效果的目的。对比度较低的图像适合使用直方图均衡化的方法来增强图像细节。

原理

  1. 计算累计直方图
  2. 将累计直方图进行区间转换
  3. 在累计直方图中，概率相近的原始值，会被处理为相同的值 

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【OpenCV-Python】——绘制/查找图像直方图&全局/自适应直方图均衡化&二维直方图
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05-02 1423
由于是初学者可能很多地方没有总结完全或者有误，后续深入学习后会不断回来该删，也欢迎各位朋友指正！下次学习模板匹配和图像分割！
第六章 - 图像变换 - 直方图均衡化(cvEqualizeHist)
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我们可以对图像做点事情尝试扩大其动态范围，对这个操作最常用的技术是直方图均衡化，可以将比较淡的图像变换为比较深的图像（即增强图像的亮度及对比度）。直方图均衡化后面潜在的数学原理是一个分布（输入的亮度直方图）被映射到另一个分布（一个更宽，理想统一的亮度值分布），映射函数是一个累积分布函数。对于连续分布，结果将是准确的均衡化。在cvEqualizeHist中，原始图像及目标图像必须是单通道，大小相同的
直方图均衡化
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【直方图均衡化】图像处理（OpenCV)-part9
最新发布
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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。反映图像像素分布的统计图，横坐标就是图像像素的取值，纵坐标是该像素的个数。也就是对一张图像中不同像素值的像素个数的统计。增加对比度：黑的更黑，白的更白。
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openCV 一、直方图与均值化 直方图 （个人看法：他就是把一个图像（一大堆的矩阵数字）全部按照中方图统计一下从0-255） 三个颜色统计出来三个线 代码 import cv2 from matplotlib import pyplot as plt img=cv2.imread(‘cat.jpg’) color=(‘b’,‘g’,‘r’) for i,col in enumerate(c...
OpenCV-图像直方图
h6111的博客
06-03 970
直方图的定义 从统计的角度讲，直方图是图像内灰度值的统计特性与图像灰度值之间的函数，直方图统计图像内各个灰度级出现的次数。从直方图的图像上观察，横坐标是图像中各像素点的灰度级，纵坐标是具有该灰度级（像素值）的像素个数。 直方图是数值数据分布的精确图形表示。 这是一个连续变量（定量变量）的概率分布的估计，并且被卡尔·皮尔逊（Karl Pearson）首先引入。它是一种条形图。 构建直方图： ①将值的范围分段 ②计算每个间隔中有多少值 作用 (1)显示图像质量波动的状态 (2)较直观地传递有关过程图像质量状况的
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pixelSequence = img.reshape([h * w, ]) numberBins = 256 histogram, bins, patch = plt.hist(pixelSequence, numberBins, facecolor=‘black’, histtype=‘bar’) plt.xlabel(“gray label”) plt.ylabel(“number of pixels”) plt.axis([0, 255, 0, np.max(histogram)]) plt.sho
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06-02
http://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%9B%B4%E6%96%B9%E5%9B%BE%E5%9D%87%E8%A1%A1%E5%8C%96 完全按照这里的解释所写的原创代码。
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直方图均衡化处理：通过重新均匀地分布各灰度值来增强图像对比度；具体实现方法如下：1、统计直方图数组，用Utable来记录Utable[i]；2、i从1开始，令Cumu[i] = Cumu[i-1] +Utable[i]；3、计算概率Pro[i]4、计算直方图均衡化后的数值具体代码如下：#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream...
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直方图均衡化可以增强图像的对比度，直方图均衡化处理的“中心思想”是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。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 算法步骤： 1）计算图像f(x,y)的各灰度级中像素出现的概率p(i)。2) 计算p的累计概率函数c(i),c即为图像的累计归一化直方图3）将c(i)缩放至0~
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啥是直方图均衡化   直方图均衡化，通过一种灰度映射使输入图像经过转换后，在每一灰度级上都有相近似的输出图像，输出的灰度值是均匀的。经过这样处理的图像具有较高的对比对和较大的动态范围。   对于离散的灰度级，直方图均衡化有如下关系：   其中Db是转换过后的像素的灰度值，Dmax是输入图像经过直方图统计后得到的最大的灰度值，A0是一幅图像面积，也就是所有的像素值H(i)是灰度级的各级的统计结果。Da是当前像素的灰度级。   直方图均衡化就的作用就是，对于当前的输入像素，需要首先求出小于当前像素灰度值的所有
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OpenCV-Python是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。其中，图像直方图和直方图均衡化是图像处理中常用的技术。 1. 图像直方图： 图像直方图是一种统计图，用于表示图像中各个灰度级别的像素数量。它可以帮助我们了解图像的亮度分布情况。直方图通常以灰度级别为横坐标，像素数量为纵坐标进行绘制。通过分析直方图，我们可以得到图像的亮度信息，进而进行后续的图像处理操作。 2. 直方图均衡化： 直方图均衡化是一种用于增强图像对比度的方法。它通过重新分布图像的灰度级别，使得图像中各个灰度级别的像素数量尽可能均匀分布。这样可以使得图像的亮度范围更广，细节更加清晰。直方图均衡化的过程包括以下几个步骤： - 计算原始图像的灰度直方图； - 计算累积分布函数（CDF）； - 根据CDF对原始图像进行灰度级别映射，得到均衡化后的图像。 通过直方图均衡化，我们可以改善图像的视觉效果，使得图像更加清晰、对比度更强。
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