在图像处理领域，直方图均衡化是一种常用的方法，旨在改善图像的对比度，使得图像的视觉效果更加清晰。使用 Python 的 OpenCV 库，用户可以非常方便地实现图像的直方图均衡化。本文将详细探讨如何使用 Python 的 OpenCV 实现图像直方图均衡化，包括背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南以及最佳实践。
### 背景定位
在许多应用场景中，图像往往由于光照不均匀或对比度低，
Python版本是Python3.7.3，OpenCV版本OpenCV3.4.1，开发环境为PyCharm直方图均衡化 如果一幅图像拥有全部可能的灰度级，并且像素值的灰度均匀分布，那么这幅图像就具有高对比度和多变的灰度色调，灰度级丰富且覆盖范围较大。在外观上，这样的图像具有更丰富的色彩，不会过暗或过亮。 下图展示了对一幅图像进行直方图均衡化前后的对比，左图是原始图像，比较暗；右图是均衡化后的图像，
转载
2023-11-27 01:42:17
72阅读
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达引言在昨天的文章中我们介绍了基于灰度图像的直方图处理，也简单的提到了彩色图像的直方图处理，但是没有讨论最好的方法。让我们从导入所有需要的库开始吧！import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom skimage.io import imread, imshowimport
在处理图像增强的任务时，直方图均衡化是一个常用的技术，尤其是在进行图像处理时。本文主要探讨如何使用 Python 的 OpenCV 库进行彩色图像的直方图均衡化。这种处理可以显著提高图像的质量，尤其是在光线不足的条件下拍摄的图像。业务场景中，这项技术可以广泛应用于医学图像处理、卫星图像分析等领域，从而提升图像质量，帮助用户作出更好的决策和分析。
### 背景定位
随着数字图像技术的发展，越来越
HE： histogram equalization 直方图均衡化AHE: adapative histogram equalization 自适应直方图均衡化, 加了分块而已。CLAHE: contrast-limited adapative histogram equalization 对比度受限的自适应直方图均衡化, 可用性最好。 直方图均衡化的作用是
转载
2024-03-22 09:25:51
45阅读
1、为什么要直方图均衡化很多时候，我们的图片看起来的效果不是那么的清晰，这时候可以对图像进行一些处理来扩大图像像素值显示的范围。例如有些图像整体像素值偏低，图像中的一些特征看的不是很清晰，只是隐约看到一些轮廓痕迹，这时可以经过图像直方图均衡化之后使得图像看起来亮一些，也便于后续的处理。直方图均衡化是灰度变换的一个重要应用，它高效且易于实现，广泛应用于图像增强处理中。图像的像素灰度变化是随机的，直方
转载
2024-04-22 15:30:19
91阅读
OpenCV Python 直方图直方图什么是直方图直方图的作用敲程序下面为使用Python的OpenCV和matplotlib来编写几个samples程序来实际感受一下图像的直方图：使用matplotlib计算直方图代码import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv2.imread('~/P
转载
2023-11-15 06:20:45
61阅读
直方图的计算，绘制与分析目标• 使用 OpenCV 或 Numpy 函数计算直方图• 使用 Opencv 或者 Matplotlib 函数绘制直方图• 将要学习的函数有：cv2.calcHist()，np.histogram()原理通过直方图你可以对整幅图像的灰度分布有一个整体的了解。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
转载
2023-12-14 02:52:57
39阅读
直方图匹配又称为直方图规定化，是指将一幅图像的直方图变成规定形状的直方图而进行的图像增强方法。 即将某幅影像或某一区域的直方图匹配到另一幅影像上。使两幅影像的色调保持一致。可以在单波段影像直方图之间进行匹配，也可以对多波段影像进行同时匹配。两幅图像比对前，通常要使其直方图形式一致。直方图规定化的实现步骤如下：计算原图像的累积直方图计算规定直方图的累积直方图计算两累积直方图的差值的绝对值根据累积直方
转载
2024-02-29 12:34:08
69阅读
昨天说了，今天要好好的来解释说明一下直方图均衡化。并且通过不调用histeq函数来实现直方图的均衡化。 一、直方图均衡化概述(Histogram Equalization) 又称直方图平坦化,实质上是对图像进行非线性拉伸,重新分配图像象元值,使一定灰度范围内象元值的数量大致相等。这样,原来直方图中间的峰顶部分对比度得到增强,而两侧的谷底部分对比度降低,输出图像的直方图是
转载
2024-01-04 23:42:52
106阅读
opencv中 equalizeHist（）均衡化直方图1、EqualizeHist函数函数作用：直方图均衡化，，用于提高图像的质量2、EqualizeHist函数调用形式C++: void equalizeHist(InputArray src, OutputArray dst)#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <o
转载
2023-10-11 08:57:49
85阅读
1.方法简介：直方图均衡化通常用来增加许多图像的全局对比度，尤其是当图像的有用数据的对比度相当接近的时候。通过这种方法，亮度可以更好地在直方图上分布。这样就可以用于增强局部的对比度而不影响整体的对比度，直方图均衡化通过有效地扩展常用的亮度来实现这种功能。这种方法对于背景和前景都太亮或者太暗的图像非常有用，这种方法尤其是可以带来X光图像中更好的骨骼结构显示以及曝光过度或者曝光不足照片中更好的细节。这
转载
2024-06-18 06:32:38
55阅读
直方图均衡化(Histogram Equalization) 又称直方图平坦化,实质上是对图像进行非线性拉伸,重新分配图像象元值,使一定灰度范围内象元值的数量大致相等。这样,原来直方图中间的峰顶部分对比度得到增强,而两侧的谷底部分对比度降低,输出图像的直方图是一个较平的分段直方图:如果输出数据分段值较小的话,会产生粗略分类的视觉效果。
转载
2024-06-04 07:46:38
35阅读
今天学习图像直方图和图像均衡化一：图像直方图import cv2import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 图像的直方图，
原创
2022-12-14 16:21:49
141阅读
1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <iostream> 3 #include <math.h> 4 5 using namespace cv; 6 using namespace std; 7 8 9 int main(int argc, char** argv)10 {11 Mat src,s
转载
2018-09-23 12:09:00
301阅读
'''
直方图均衡化，如何使用它来改善图片的对比。
如果一副图像中的大多是像素点的像素值都集中在一个像素值范围之内会怎样
呢？例如，如果一幅图片整体很亮，那所有的像素值应该都会很高。但是一副
高质量的图像的像素值分布应该很广泛。所以你应该把它的直方图做一个横向
拉伸（如下图），这就是直方图均衡化要做的事情。通常情况下这种操作会改
善图像的对比度。
使用Opencv函数
'''
import cv
转载
2024-01-02 10:36:19
79阅读
# OpenCV中的直方图均衡化
## 引言
图像处理是计算机视觉中的重要组成部分，而直方图均衡化（Histogram Equalization）作为一种常见的图像增强技术，可以有效改善图像的对比度，提高图像的视觉质量。在这篇文章中，我们将介绍直方图均衡化的概念，以及如何在Python中使用OpenCV库来实现这一功能，并通过代码示例来演示其应用。
## 直方图均衡化的概念
直方图均衡化是
# Python OpenCV 直方图均衡化
## 简介
直方图均衡化是一种用于图像增强的技术，它可以增加图像的对比度和亮度。这个技术可以应用于各种图像处理任务中，包括图像增强、目标检测和特征提取等。在本文中，我们将介绍如何使用Python和OpenCV库来实现直方图均衡化。
## 直方图均衡化原理
直方图均衡化是一种通过重新分配图像中像素值的方法，将图像的灰度级分布均匀化的技术。它通过对图像
原创
2023-07-20 19:19:13
100阅读
一、直方图均衡化概述 直方图均衡化(Histogram Equalization) 又称直方图平坦化,实质上是对图像进行非线性拉伸,重新分配图像象元值,使一定灰度范围内象元值的数量大致相等。这样,原来直方图中间的峰顶部分对比度得到增强,而两侧的谷底部分对比度降低,输出图像的直方图是一个较平的分段直方图:如果输出数据分段值较小的话,会产生粗略分类的视觉效果。[1] 根据香农定理
转载
2024-06-15 11:19:13
52阅读
一. 原理直方图均衡化是想要将聚集在某一区间内分布的灰度值，变为均匀的在所有区间内分布。为了达到这一目的，我们需要找出一个函数T，将r（原图像灰度）映射到s（新图像灰度）上。同时，由于不想将图像反转，我们需要保证函数单调不减（若需要逆运算，则要严格单调递增）\[s=T(r)
\]设\(p_r(r)\)为r的概率分布函数，\(p_s(s)\)为s的概率分布函数，则两者关系如下\[p_s(s)=p_r
转载
2024-03-11 21:33:25
80阅读
