Python直方图、高斯滤波、均衡化*

小白菜拔萝卜、

于 2021-03-28 01:35:59 发布

阅读量435

点赞数

分类专栏：计算机视觉文章标签： opencv python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_51380985/article/details/115275035

版权

本文介绍了Python中图像处理的三个关键步骤：直方图分析，高斯滤波以及直方图均衡化。直方图用于理解图像的灰度分布和对比度；高斯滤波常用于图像去噪，通过加权平均减少高斯噪声；直方图均衡化则可以增强图像的对比度，特别适用于灰度和彩色图像。文中还提及了opencv库在这些操作中的应用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Python直方图、高斯滤波、均衡化

1、直方图：
原理：直方图的 x 轴是灰度值（0 到 255）， y 轴是图片中具有同一个灰度值的点的数目。直方图其实就是对图像的另一种解释。通过直方图我们可以对图像的对比度，亮度，灰度分布等有一个直观的认识

2、绘制直方图
Matplotlib 中有直方图绘制函数：matplotlib.pyplot.hist()

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

img = cv2.imread('miemie.jpg',0)
plt.hist(img.ravel(),256,[0,256],);
plt.title("cat.jpg")
plt.sho

也可以使用 matplotlib 的绘图功能，这在同时绘制多通道（BGR）的直方图。

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

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

# 对一个列表或数组既要遍历索引又要遍历元素时
# 使用内置 enumerrate 函数会有更加直接，优美的做法
#enumerate 会将数组或列表组成一个索引序列。

最低0.47元/天解锁文章