在使用OpenCV的直方图计算函数calcHist()时，发现灰度值为255的像素个数总是为0。 哪怕图像中灰度值为255的像素个数不为0，使用OpenCV的直方图计算函数calcHist()计算出的结果也为0。 一个例子如下：//OpenCV版本3.0
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#include "
首先呢，这是昨天到今天晚上的学习，总结下。发现我自己的问题1.c语言还是有问题，原因做的东西太少，理论知识不能结合实际，比如unsigned char 存储 一个字节和char存储一个字节的差别。2.数学很重要啊。3.学一个东西，一定要把这个东西学的屎出来了，再换。要么和没学没啥区别。 想要灰度化首先干什么呢？对了就是找图片。这个是我在人人网注册栏找到的。 第二步呢
以下为借鉴的图像直方图的绘制方法，做此纪录： void calcHist( const Mat* images, int nimages,
const int* channels, InputArray mask,
OutputArray hist, int dims, const i
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2024-09-23 17:18:06
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边缘检测： 在实际情况中理想的灰度阶跃及其线条边缘图像是很少见到的，同时大多数的传感器件具有低频滤波特性，这样会使得阶跃边缘变为斜坡性边缘，看起来其中的强度变化不是瞬间的，而是跨越了一定的距离。这就使得在边缘检测中首先要进行的工作是滤波（指增强部分）。1滤波：边缘检测的算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数，但导数通常对噪声很敏感，因此必须采用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能。常
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2024-04-29 15:50:32
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【步骤】1、滤波：减少噪声，主要使用高斯滤波2、增强：增强算法可以将图像灰度点邻域强度值有显著变化的点凸显出来，在具体编程实现时，可通过计算梯度幅值来确定。3、检测：经过增强的图像，往往邻域中有很多点的梯度值比较大，而在特定的应用中，这些点并不是我们要找的边缘点，所以应该采用某种方法来对这些点进行取舍。通常用阈值【cannny算子】Canny 的目标是找到一个最优的边缘检测算法（低错误率、高定位性
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2024-06-05 07:16:03
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上面这幅黑乎乎的图就是我们今天要处理的图片，这是书的一页，但特别特别黑，对于这种因为阴影而导致的细节缺失，我们就可以尝试对其进行图像增强了。图像增强真的有不少内容，范围也很广泛，今天就只针对这个例子进行实践了。本文代码都是成块儿的，大家可以复制自行组合。整体框架搭建首先就先写个框架啦，读取图片显示图片啥的：#include <iostream>
#include <opencv2
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2024-04-23 16:58:14
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图像增强的目的：改善图像的视觉效果或使图像更适合于人或机器的分析处理。通过图像增强，可以减少图像噪声，提高目标与背景的对比度，也可以增强或抑制图像中的某些细节。---------------------------------------------------------------------------------------------------灰度变换：把原图像的像素灰度经过某个函数变
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2024-02-27 13:19:21
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1、对比度：等于全白与全黑的比值，即最亮与最暗时亮度的比值。一般来讲，对比度越高，图片就越清晰。2、灰度：用黑色基调来表述图像，即用白色（0%）到黑色（100%）之间的黑色的浓淡来刻画图片上的颜色，纯黑色的灰度最高，纯白色的灰度最低。图像分割便是基于物体边缘灰度不连续的原理。3、二值图：图片中的每一个像素点非黑即白，只有两种灰度等级，没有中间的过度状态。优点：占用的空间小缺点：当图片是人物或者风景
Mat<uchar>类型；如果是RGB彩色图，存放
<Vec3b>类型。
单通道灰度图数据格式：
多通道的图像中，每列并列存放通道数量的子列，如RGB三通道彩色图：
isContinuous()函数来判断图像数组是否为连续的。1.用指针访问元素 Mat imgs = imread("1.jpg", 1);
if (imgs.empty())
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2024-07-16 14:12:02
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数字图像处理中常用的数据结构有矩阵、链表、拓扑结构和关系结构 图像的数据结构用于目标表示和表述 1.3.1 矩阵 矩阵用于描述图像，可以表示黑白图像、灰度图像和彩色图像。 矩阵中的一个元素表示图像的一个像素 矩阵描述黑白图像时，矩阵中的元素取值只有0和1两个值，一次黑白图像又叫做二值图像或二进制图像 矩阵描述灰度图像时，矩阵中的元素有一个量化的灰度级描述，灰度级通常为8位，即0~255之间的整数，
图像灰度变换图像增强改善降质图像的方法图像灰度变换点运算灰度变换灰度线性变换反转变换分段线性变换非线性变换 初学图像处理，如有写的不正确的地方请多纠正图像增强1：图象不清晰、不突出是多种因素造成的：采集中未突出所需部分，有干扰（噪音、散斑、运动模糊等等）。 2：目标是比原图像更适合于特定的应用，便于识别，人工或后继处理。 3：不同的问题适合采用不同的方法，评价结果好坏没有统一的标准。改善降质图像
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2024-08-02 12:43:04
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# OpenCV 灰度图对比度增强实战指南
在计算机视觉和图像处理中，对比度增强是提高图像质量常见而重要的技术。对于初学者来说，使用 Python 中的 OpenCV 库进行灰度图对比度增强是一个很好的起点。本文将引导你逐步完成这个任务。
## 整体流程
我们将整个过程分为几个主要步骤，具体流程如下：
| 步骤 | 描述 |
|-----
在日常生活中，我们经常会扫描纸张把它们转换成图像，但这些图像往往存在阴影，我们有各种各样的工具可以在线增强这些图像，使它们的亮度更亮，并消除这些图像中的阴影。那有没有方法可以手动去除阴影呢？比如我们可以将任何图像作为灰度图像加载到我们的代码中，并在几秒钟内获得输出，而无需任何应用程序的帮助。这是可以通过使用基本的Numpy操作和一些openCV函数来实现。我们使用了下面的图片作为例子，它是用手机拍
原创
2021-01-04 23:20:04
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摘要：本文主要讲解图像点运算的灰度化处理，详细介绍常用的灰度化处理方法，并分享了图像颜色空间相互转换，以及三种灰度转换算法的实现。作者：eastmount一.图像点运算概念图像点运算（Point Operation）指对于一幅输入图像，将产生一幅输出图像，输出图像的每个像素点的灰度值由输入像素点决定。点运算实际上是灰度到灰度的映射过程，通过映射变换来达到增强或者减弱图像的灰度。还可以对图像进行求灰
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2024-03-02 09:16:23
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图像增强图像增强是采用一系列技术去改善图像的视觉效果，或将图像转换成一种更适合人或机器进行分析和处理的形式目的:视觉效果人机交互方法：空间域增强：直接对图像各像素进行处理频率域增强：对图像经傅里叶变换后的频谱成分进行护理，逆傅里叶变换获得所需的图像图像增强的点运算灰度级校正灰度级校正指在图像采集系统中对图像进行修正，使图像成像均匀灰度变换（线性拉伸）灰度变换可调整图像的灰度动态范围或图像对比度，是
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2024-05-20 17:06:25
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# 如何使用OpenCV增强灰度图像对比度
在图像处理领域，对比度是指图像中不同部分之间亮度差异的程度。增强图像对比度可以使图像更清晰、更具有视觉效果。本文将介绍如何使用OpenCV库来增强灰度图像的对比度，同时给出Python示例代码。
## 问题描述
在图像处理中，有时候我们会遇到灰度图像对比度不够的情况。这会导致图像细节不清晰，影响观看体验。因此，我们需要一种方法来增强灰度图像的对比度
原创
2024-07-10 06:18:49
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图像的增强之空域增强import cv2 as cv
import numpy as np
# 图像空域增强的方法（主要针对灰度图像）
img = cv.imread("./img.png", cv.IMREAD_GRAYSCALE)
# 1、灰度变换增强
# 用于使图像对比度扩展，从而改善图像质量，凸显图像的细节
# 有三种方法：线性灰度变换、分段线性灰度变换、非线性灰度变换
# 线性灰度变换
基本思想:基本原理参考OpenCV手册，此处只记录一下如何使用；#include<opencv2/opencv.hpp>#include<iostream>#in
原创
2022-09-28 10:52:43
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灰度图像灰度化，在RGB模型中，如果R=G=B时，则彩色表示一种灰度颜色，其中R=G=B的值叫灰度值，因此，灰度图像每个像素只需一个字节存放灰度值（又称强度值、亮度值），灰度范围为0-255。图像的灰度化一般作为图像的预处理步骤，为之后更复杂的图像处理做准备。另一方面，将图像灰度化也可以作为一个简常见的滤镜效果。灰度化方法一般将图像灰度化由分量法、最大值法、平均值发以及加权平均法4种。图 1：bo
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2023-09-08 22:52:30
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再明确几个概念1，灰度：对于通常所谓的黑白图像，把黑色和白色之间按对数关系分为若干等级称为灰度。灰度分为256阶，用灰度表示的图像称作灰度图.在图像中用0~255表示，0是全黑，255是全白2.对比度：对比度值一幅图像中敏感区域最亮的白和最暗的黑之间的不同亮度层级的测量，差异范围越大代表对比月大。好的对比率120:1就可以容易的显式生动、丰富的色彩，当对比率达到300:1时便可以支持各阶的颜色。i
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2024-08-12 21:06:03
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