目录1 灰度直方图简介1.1 灰度直方图概念1.2 灰度直方图作用1.3 绘制的直方图1.4 归一化直方图2 matplotlib库 绘制直方图-hist()3 OpenCV库 绘制直方图-calcHist()参考资料 1 灰度直方图简介1.1 灰度直方图概念灰度直方图（histogram）是灰度级的函数，描述的是图像中每种灰度级像素的个数，反映图像中每种灰度出现的频率。其中，横坐标是灰
1灰度直方图 1.1 概念灰度直方图是关于灰度级分布的函数，是对图像中灰度级分布的统计。灰度直方图是将数字图像中的所有像素，按照灰度值的大小，统计其出现的频率。
灰度直方图是灰度级的函数，它表示图像中具有某种灰度级的像素的个数，反映了图像中某种灰度出现的频率。
如果将图像总
原理 什么是直方图呢？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。一、统计直方图 BINS：上面的直方图显示了每个灰度值对应的像素数。如果像素值为 0 到 255，你就需要 256 个数来显示上面的直方图。但是，如果你不需要知道每一个像素值的像素点数目的，而只希望知道两个像素值之间的像素点数目怎么办呢？
(Histogram)又称柱状图、质量分布图，是一种统计报告图。直方图由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。一般用横轴表示数据类型，纵轴表示分布情况。在图像处理上，直方图是图像信息统计的有力工具。 灰度直方图是指对图像的灰度信息进行统计，我们知道灰度图在图像处理中应用非常广泛，在前面的《OpenCV第三篇Canny边缘检测》、《OpenCV第五篇轮廓检测上》、《OpenC
（一）图像直方图图像的构成是有像素点构成的，每个像素点的值代表着该点的颜色（灰度图或者彩色图）。所谓直方图就是对图像的中的这些像素点的值进行统计，得到一个统一的整体的灰度概念。直方图的好处就在于可以清晰了解图像的整体灰度分布，这对于后面依据直方图处理图像来说至关重要。一般情况下直方图都是灰度图像，直方图x轴是灰度值（一般0~255），y轴就是图像中每一个灰度级对应的像素点的个数。那么如何获得图像的
灰度直方图原理灰度直方图的含义是一张灰度图上各个灰度值所占的频率大小，并将其以直方图的形式展现。下面给出一个例子，灰度值定义在0-7之间的数值。 假设各个像素点的灰度值如上图所示，则可以统计出各个灰度值所占的频率如下： 根据各个灰度占的频率可以将其以直方图的形式绘制如下： 可以很直观的观察到各个灰度值所占的比率。而灰度直方图在灰度图像处理方面有比较多的应用。例如 1.可以为阈值分割提供一定的依据。
什么是直方图什么是直方图? 直方图是对数据的集合 统计 ，并将统计结果分布于一系列预定义的 bins 中。 这里的 数据 不仅仅指的是灰度值 (如上一篇您所看到的)， 统计数据可能是任何能有效描述图像的特征。 先看一个例子吧。 假设有一个矩阵包含一张图像的信息 (灰度值 0-255):如果我们按照某种方式去 统计 这些数字，会发生什么情况呢? 既然已知数字的 范围 包含 256 个值, 我们可以将
1. 直方图的含义从统计的角度讲，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。从直方图的图形上观察，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。1.DIMS：表示在绘制直方图时，收集的参数的数量。一般情况下，直方图中收集的数据只有种，就是灰度级。因此，该值为 1。 2.RANGE：表示要统计的灰度级范围，一般为[0, 2
代码之一:#include <cv.h> #include <highgui.h> #pragma comment( lib, "cv.lib" ) #pragma comment( lib, "cxcore.lib" ) #pragma comment( lib, "highgui.lib" ) int main() { IplImage* src=cv
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2016-04-10 14:08:00
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什么是直方图呢？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解释。一下图为例，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。几乎所有的图像处理软件都提供了直方图分析功能。
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import numpy as np
import cv2
本文主要介绍了灰度直方图相关的处理，包括以下几个方面的内容：利用OpenCV计算图像的灰度直方图，并绘制直方图曲线直方图均衡化的原理及实现直方图规定化（匹配）的原理及实现图像的灰度直方图直方图规定化的实现 直方图规定化的实现可以分为一下三步： - 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 - 根据累积直方图差
主要是计算图像的灰度直方图并显示
#include<opencv2\core\core.hpp>
#include<opencv2\highgui\highgui.hpp>
#include<opencv2\imgproc\imgproc.hpp>
#include<iostream>
using namespace std;
using nam
opencv入门基础（四）灰度，彩色直方图一.基本概念定义：直方图是图像中像素强度分布的图形表达方式。 特征：直方图不再表征任何的图像纹理信息，而是对图像像素的统计。由于同一物体无论是旋转还 是平移在图像中都具有相同的灰度值，因此直方图具有平移不变性、缩放不变性等优点。 关键函数： cv2.calcHist(images,channels,mask,histSize,ranges[hist[,ac
题目：用 CImg 编写灰度图像直方图均衡化：(a) 同学用手机拍摄不同光照情况下的图像，作为测试样本，不低于 5 张；(b) 分别针对灰度图像和彩色图像分别用直方图均衡化的方法完成结果；© 最后对实验结果进行分析，特别是彩色图像直接采用直方图均衡化效果如何进行分析，如果要改进应该从哪些方面进行改进。直方图均衡化：算法实现：整个模块的核心代码是直方图均衡化函数：CImg<int> Im
直方图概念(Histogram)像素值范围0~255共256个灰度等级，统计各个等级的出现次数的直方图。其实对于图像梯度，每个像素的角度，等一切图像属性，都可以建立直方图。常见的几个属性：dims：维度，灰度图像的维度为1bins：维度中字区域大小的划分，bins=256，划分为256个级别range：表示值得范围，灰度值得范围在[0~255]之间直方图均衡化相关APIequalizeHist(s
灰度直方图：从数学上来说，图像直方图是描述图像的各个灰度级的统计特性，它是图像灰度值的函数，统计图像中各个灰度级出现的次数或频率。从图像上来说，灰度直方图是一个二维图像，横坐标为图像中各个像素点的灰度级别，纵坐标表示具有各个灰度级别的像素在图像中出现的次数和频率。直方图均衡化：是指通过某种灰度映射（如：非线性拉伸）使原始图像的直方图变换为在整个灰度范围内均匀分布。直方图规定化：就是要调整原始图像的
19.OpenCV的直方图基础 文章目录前言一、用hist()函数绘制直方图二、用calcHist()函数查找直方图三、应用掩模的直方图四、NumPy中的直方图五、OpenCV-Python资源下载总结 前言 直方图是一种重要的图像分析工具，它主要描述图像内部的灰度信息，可直观的反应图像的对比度、亮度、强度分布等特征。 从统计学角度来看，直方图用于统计图像内各个灰度级出现的次数，直方图的横坐标
文章目录直方图一、直方图的计算，绘制与分析1.统计直方图1.1 用openCV统计直方图1.2 用Numpy统计直方图2. 绘制直方图3.使用掩模二、直方图均衡化1.用Numpy进行直方图均衡化2.用OpenCV进行直方图均衡化3. CLAHE有限对比适应性直方图均衡化三、2D直方图四、直方图反向投影1.Numpy中的算法2. OpenCV中的算法 直方图原理：通过直方图可以对整幅图像的灰度分布
目录前言正文基本概念直方图的绘制使用掩模得出某部分的直方图掩模的应用掩模的效果图及代码函数cv.calcHist()参考 前言目标 • 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()作用： 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
文章目录直方图（histogram）numpy.ravelenumerate绘制直方图matplotlib.pyplot.hist示例计算图像直方图cv2.calcHist示例==错误记录==直方图应用直方图均衡化cv2.equalizeHist示例局部直方图均衡化cv2.createCLAHE示例直方图比较cv2.compareHist示例直方图比较中的bins如何理解==错误记录==二维直方
