趁热打铁对opencv的源代码进行分析，这里仅在代码实现的角度进行分析，至于HOG的实现原理神马的就不在赘述了。一般调用过程：初始化一个HOGDescriptor（各种参数及svmDetector系数），读入单幅图像，调用detector方法，得到行人可能存在矩阵集合hits。在调用detect函数的内部：初始化实例化一个HOGCache（完成单幅图像的梯度幅度图及梯度方向图的计算，对blockD
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2024-07-24 13:24:46
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首先，作者本人在此之前也已经在学图像处理，前几天因为自己的电脑系统崩溃了，重装了一下电脑，然后在配置opencv的环境的时候忘记自己当初是怎么一次性配置好opencv的环境了，每次创建一个新工程都需要重新配置opencv的环境，觉得太麻烦了，小编也是一个最怕麻烦的人，然后试着在网上找一些关于一次性配置好的教程，大概都是创建一个新的属性表，然后在新创建的属性表里配置环境，每次创建新工程的时候只要添加
一：全局直方图均衡化（对比度增强）equalizeHist 全局的对比度太强 二：自适应的局部的直方图均衡化createCLAHE 三：直方图的比较
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2018-07-05 21:44:00
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import cv2mri_img = cv2.imread('./images/cla.png')lab = cv2.cvtColor(mri_img, cv2.COLOR_BGR2LAB)lab_planes = cv2.split(lab)clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=10,tileGridSize=(8,8))lab_planes[0] = clahe.apply(lab_planes[0])lab = cv2.merge(lab_pla
原创
2021-06-10 16:49:30
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前提条件使用工具python3.x 使用库 ：numpy、opencv，api简介1.cv.equalizeHist 使用cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)将图片转为gray，以gray为参数，使用cv.equalizeHist(gray)可以得到对比度更强的图。2.cv.createCLAHE 自动化直方图，主要是对图片进行局部直方化，对比强度与原图差别不
原创
2021-05-07 22:01:25
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目录：（一）调节图片对比度（均衡化）（1）全局直方图均衡化------equalizeHist（2）自适应的局部的直方图均衡化------createCLAHE（二）图片的相似度比较（三）直方图反向投影（实现对有颜色物体的跟踪）（1）原理（2）二维直方图的表示A.直接显示B.使用matplotlib（3）直方图反向映射A. def calcHist函数B.roihist函数C.归一化函
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2023-08-24 21:38:33
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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
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2023-10-11 15:54:25
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各位同学好，今天和大家分享一下opencv中图像匹配方法，和图像均衡化方法（1）模板匹配： cv2.matchTemplate()；（2）图像直方图： cv2.calcHist()；（3）图像均衡化： cv2.equalizeHist()；（4）自适应均衡化： cv2.createCLAHE()1. 模板匹配模板匹配和卷积的原理很像，模板在原图像上从原点开始
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2023-11-13 10:52:49
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目录1、直方图均衡equalizeHist2、自适应直方图均衡createCLAHE扩展阅读：返回Opencv-Python教程直方图均衡就是让图像的像素个数多的灰度级拉的更宽，对像素个数少的灰度级进行压缩，从而达到提高图像的对比度的目的。从直方图的直观效果来看，就是让y轴比较高的位置变矮向x轴方向膨胀，y轴比较矮的位置变高并在x轴方向压缩。1、直方图均衡equalizeHistequalizeH
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2023-08-26 19:41:28
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目录1、直方图均衡equalizeHist2、自适应直方图均衡createCLAHE扩展阅读： 直方图均衡就是让图像的像素个数多的灰度级拉的更宽，对像素个数少的灰度级进行压缩，从而达到提高图像的对比度的目的。从直方图的直观效果来看，就是让y轴比较高的位置变矮向x轴方向膨胀，y轴比较矮的位置变高并在x轴方向压缩。1、直方图均衡equalizeHistequalizeHist()可以实现图像
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2023-10-18 22:40:24
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