直方图%matplotlib inline
import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
def calcGrayHist(image):
#灰度图像矩阵的高和宽
rows,cols = image.shape
#存储灰度直方图
grayHist = np.zeros([256],np.u
转载
2023-08-09 14:12:27
256阅读
一、图片的对比度和亮度调整1、原理：
f(row, col)：原始图像的像素。
g(row, col)：调整后图像的像素。
a(a>0：称为增益（gain），常常被用来控制图像的对比度，其取值范围一般为0.0-3.0
b：称为偏置（bias），常常被用来控制图像的亮度。
g(row, col) = a*f(row, col) + b：随原始图像进行对比度亮度调节的公式。
new_img.at
转载
2023-09-04 23:36:20
1266阅读
对比度增强 对比度增强的常见方法：线性变换、分段线性变换、伽马变换、直方图正规化、全局直方图均衡化、局部自适应直方图均衡化（限制对比度的自适应直方图均衡化） 灰度直方图：概括了一幅图像的灰度级信息。灰度直方图横坐标为灰度级范围即0-255，纵坐标为每个灰度值在图像中出现的次数 线性变换：即通过y=ax+b的线性变换来改变图像的对比度和亮度。x为原像素值，改变a便改变对
转载
2023-08-26 12:42:22
237阅读
文章目录1 灰度直方图python实现2 彩色直方图3 直方图正规化API4 伽码变换5 线性变换6 限制对比度的自适应直方图均衡化(CLAHE) 1 灰度直方图什么是灰度直方图 灰度直方图是图像灰度级的函数，用来描述每个灰度级在图像矩阵中的像素个数或者占有率。 如： 直方图的横坐标代表灰度级(0~255)，纵坐标代表每一个灰度级出现的次数 即0在中的占有率为,10在中的占有率为…python实
转载
2024-06-26 09:11:11
138阅读
·对于部分图像，会出现整体较暗或较亮的情况，这是由于图片的灰度值范围较小，即对比度低。实际应用中，通过绘制图片的灰度直方图，可以很明显的判断图片的灰度值分布，区分其对比度高低。对于对比度较低的图片，可以通过一定的算法来增强其对比度。常用的方法有线性变换，伽马变换，直方图均衡化，局部自适应直方图均衡化等。1. 灰度直方图及绘制 灰度直方图用来描述每个像素在图像矩阵中出现的次数或概率。其横坐标一
转载
2023-05-28 18:23:38
1006阅读
Contrast Enhancement： 对比度增强一直是图像处理中的一个恒久话题，一般来说都是基于直方图的，比如直方图均衡化。冈萨雷斯的书里面对这个话题讲的比较透彻。关于图像增强必须清楚的基本概念1.图像增强的目的：1）改善图像的视觉效果， 2）转换为更适合于人或机器分析处理的形式 3）突出对人或机器分析有意义的信息 4）抑制无用信息，提高图像的使用价值 5）增强后的图像并不一定保真2，图像增
转载
2023-09-21 14:41:04
898阅读
图像变换图像变换就是找到一个函数，把原始图像矩阵经过函数处理后，转换为目标图像矩阵。 可以分为两种方式，即像素级别的变换和区域级别的变换Point operators (pixel transforms)Neighborhood (area-based) operators像素级别的变换就相当于即变换后的每个像素值都与变换前的同位置的像素值有个函数映射关系。线性变换最常用的是线性变换。即 f(i
转载
2023-11-10 09:56:43
0阅读
理论要比较两个直方图( and ), 首先必须要选择一个衡量直方图相似度的 对比标准 () 。OpenCV 函数 compareHist 提供了4种对比标准来计算相似度：代码代码流程装载一张 基准图像 和 两张 测试图像 进行对比。产生一张取自 基准图像
转载
2023-10-09 15:43:28
81阅读
文章目录对比度增强一、对比度增强的方法？二、各方法的原理1.线性变换2.直方图正规化3.伽马变换4.全局直方图均衡化5.限制对比度的自适应直方图均衡化总结 对比度增强在图像处理中，由于获取的图像质量不好，需要通过对比度增强来提升图片质量，主要解决的是由于图像灰度级范围较小造成的对比度较低的问题，作用是使图像的灰度级范围放大，从而让图像更加清晰。本文所总结的内容出自张平的《opencv算法精讲》一
转载
2023-09-27 13:51:02
287阅读
MUSICA的专利文档：MUSICA_patent - Original document.pdf 程序源码下载：IPLab_MUSICA.rar 算法原理： 图像增强的一般方法是对比度拉伸和直方图均衡，这两种方法对于灰度级过于集中， 还有大量的灰度级没有充分利用
转载
2024-05-20 21:57:55
47阅读
这篇文章中我们一起学习了如何在OpenCV中用createTrackbar函数创建和使用轨迹条，以及图像对比度、亮度值的动态调整。文章首先详细讲解了OpenCV2.0中的新版创建轨迹条的函数createTrackbar，并给上一个详细注释的示例。然后讲解图像的对比度、亮度值调整的细节，最后放出了一个利用createTrackbar函数创建轨迹条来辅助进行图像对比度、亮度值调整的程序源码。依然是先放
转载
2024-05-27 20:55:04
38阅读
在这篇博文中，我们将深入探讨如何在 Python 中利用 OpenCV 对图像进行对比度调整。对比度是影响图像视觉效果的重要因素，通过调整对比度，可以使图像更加生动和清晰。我们将从多个维度对这一过程进行分析，包括背景定位、核心维度、特性拆解、实战对比等，帮助你建立一个全面的理解。
在图像处理领域，“对比度” 通常是指图像中最亮和最暗的区域之间的差异。对比度越高，图像的细节也会越清晰。根据定义，对
# 增加图像对比度的实现步骤
## 1. 简介
在Java中使用OpenCV实现图像对比度增强可以通过调整像素值的范围来改善图像的视觉效果。本文将介绍如何使用Java和OpenCV来增加图像的对比度。
## 2. 实现步骤
下面是实现该功能的步骤的概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 加载图像 |
| 步骤2 | 转换图像为灰度图像 |
| 步骤3 |
原创
2023-11-15 10:27:56
77阅读
## 图像增强对比度 Python opencv
图像增强是一种常用的图像处理技术，通过调整图像的亮度、对比度和颜色饱和度等参数，可以提高图像的质量和视觉效果。在此，我们将使用Python的OpenCV库来实现图像增强对比度的操作，并通过代码示例来说明。
### 什么是图像对比度？
图像对比度是指图像中不同区域之间的明暗差异程度。对比度高的图像会使物体的边缘和细节更加清晰，而对比度低的图像则
原创
2024-01-02 09:24:01
84阅读
图像滤波
图像增强：对比度增强，亮度校正，直方图归一化，直方图均衡化
平滑滤波：边缘保护和增强平滑，各向非同性滤波，高斯平滑，二项式滤波，
均值
滤波，阶梯滤波器（中值，分离系数中值滤波，加权中值等），中度滤波，Sigma滤波，切尾均值，椒盐噪声去除，递归平滑滤波
边缘滤波：Canny,Deriche,Lanser,Shen,Frei,Kirsch,Roberts,Prewit
公式： g(i,j)=a*(i,j)+b 示例代码： #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <iostream> using namespace std; using name
原创
2022-09-08 11:18:40
537阅读
在图像处理领域，“对比度增强”是一个重要的技术。这种技术通过增加图像中的亮度差异，使图像的细节更加明显。特别是在低光环境下拍摄的图像中，对比度增强可以极大地改善图像质量。利用Python的OpenCV库，用户可以轻松地实现对比度增强。接下来，我将详细记录这个过程，从技术背景到实战对比，逐步深入。
## 背景定位
### 技术定位
图像对比度增强的算法已经历了数十年的发展。从简单的线性变换到复杂
# Python OpenCV增强图像对比度
## 目录
- [简介](#简介)
- [步骤](#步骤)
- [代码示例](#代码示例)
- [总结](#总结)
## 简介
在本文中，我将向你展示如何使用Python和OpenCV库来增强图像对比度。增强图像对比度可以使图像更清晰、更鲜明，从而提升图像的质量。我们将按照以下步骤进行操作：
步骤1：导入必要的库和模块。
步骤2：加载图像。
步骤
原创
2023-09-05 04:14:54
413阅读
# Python OpenCV 图像对比度拉伸实现指南
对比度拉伸是图像处理中的一种常见技术，它能够增强图像的对比度，从而使得图像中的细节更为清晰。在Python中，我们可以利用OpenCV库来实现这一功能。本文将为初学者提供一个完整的流程，包括需要的步骤、相关代码以及相关的图解。
## 流程概述
下面是实现图像对比度拉伸的主要步骤：
| 步骤 | 描述
理论依据首先了解一下算子的概念。一般的图像处理算子都是一个函数，它接受一个或多个输入图像，并产生输出图像。下面是算子的一般形式： &nb
转载
2023-11-09 04:45:52
96阅读
