# Python OpenCV 全局直方图均衡
## 1. 引言
在数字图像处理领域，直方图均衡是一种常用的图像增强技术。它通过调整图像的灰度级分布，使得图像的对比度得到增强，从而提高图像的视觉效果。在Python中，我们可以使用OpenCV库来实现全局直方图均衡。
本文将介绍直方图均衡的原理及其在OpenCV中的实现方法，并给出相应的代码示例。
## 2. 直方图均衡的原理
直方图均衡
原创
2023-09-07 08:25:12
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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
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2023-10-11 08:57:49
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opencv中图像的均值化都是基于灰度图的，直方图均衡化是通过拉伸像素强度分布范围来增强图像对比度的一种方法，能提高图片的对比度。1.自带函数均值化函数原型：equalizeHist( InputArray src, OutputArray dst );注：src为单通道8位的图片，dst为与src相同大小和类型的目标图像代码示例：#include <opencv2/opencv.hpp&g
一、计算图像直方图的函数：cv2.calcHist()cv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges[, hist[, accumulate ]]) ->histimaes:输入的图像channels:选择图像的通道mask:掩膜，是一个大小和image一样的np数组，其中把需要处理的部分指定为1，不需要处理的部分指定为0，一般设置
直方图的均衡化我们先来看看原图的直方图我们发现高亮区域的像素点很少，主要像素点集中在中低亮度区域我们先设置一个阈值，也就是图中的那根粉色的线，当某一亮度值的像素点的个数低于这个值时，我们认为这些像素点是无关紧要的。灰度图的亮度值范围是0-255，若亮度值为1的像素点的个数低于阈值，我们可简单的把亮度为1的像素点的亮度全设为0，同理，我们从高往低找，若亮度值为254的像素点的个数低于阈值，我们可以把
直方图均衡化处理的“中心思想”是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。 直方图均衡化就是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像素值，使一定灰度范围内的像素数量大致相同。 直方图均衡化就是把给定的图像的直方图分布改变成“均匀”分布直方图。直方图均衡化是通过拉伸像素强度的分布范围，使得在0~255灰阶上的分布更加均衡，提高了图像的对比度，达到改善图像主观视觉效果的
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
直方图一直是直观的表达方式，很清楚的告诉你图像在空间域的分布，从抽象到具体，对图像的处理有很大的帮助，这里介绍常见的操作方式，拉伸方式，线性拉伸，分段拉伸，高斯拉伸等等，还有直方图均衡化，直方图匹配，主要是操作。希望可以帮助刚接触的人。一、直方图对比度增强步骤：选择图像主窗口中的Enhance菜单—>Interactive Stretching进入交互式拉伸的界面在Stretch_Type菜
目标： 直方图均衡化 调整图片对比度原理： 考虑一副图片的的像素限制在一些特定区域的像素值。例如，亮度更高的图片像素值会集中在值更高的地方。但是一个好的图片会将像素值分布到图片的各个区域。你需要拉伸直方图，这就是直方图均衡化的目的。 维基百科对于直方图均衡和的解释很好，有很多细节。详细见此处 查看直方图import cv2
import numpy as np
from ma
进行直方图均衡化并将直方图绘制出来，主要需要如下几个函数：1、CVAPI(void) cvEqualizeHist( const CvArr* src, CvArr* dst );这个函数用起来十分简单，只需要传入源图像以及已初始化的目标图像即可。 第一个参数：const CvArr* src：待处理的源图像；第二个参数：CvArr* dst：目标图像；在cvEqualizeHist()中，原始
直方图均衡化图像的直方图是对图像对比度效果上的一种处理，旨在使得图像整体效果均匀，黑与白之间的各个像素级之间的点更均匀一点。直方图均衡化:如果一副图像的像素占有很多的灰度级而且分布均匀，那么这样的图像往往有高对比度和多变的灰度色调。直方图均衡化就是一种能仅靠输入图像直方图信息自动达到这种效果的变换函数。它的基本思想是对图像中像素个数多的灰度级进行展宽，而对图像中像素个数少的灰度进行压缩，从而扩展像
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
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
目标学会使用OpenCV和Numpy函数查找直方图使用OpenCV和Matplotlib函数绘制直方图你将看到以下函数：cv.calcHist()，np.histogram()等。理论那么直方图是什么？您可以将直方图视为图形或绘图，从而可以总体了解图像的强度分布。它是在X轴上具有像素值（不总是从0到255的范围），在Y轴上具有图像中相应像素数的图。这只是理解图像的另一种方式。通过查看图像的直方图，
1 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
2 #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
3 #include <iostream>
4 #include <stdio.h>
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6 using namespace cv;
7 using namespace std;
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2020-01-09 13:21:00
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## Python Opencv 直方图均衡的实现
### 1. 简介
在计算机视觉领域中，直方图均衡是一种常用的图像增强技术，它可以通过增强图像的对比度来提升图像的质量。在本文中，我将教会小白如何使用Python和OpenCV来实现直方图均衡。
### 2. 整体流程
下面是实现直方图均衡的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 读取图像 |
| 2 | 将
原创
2023-08-18 17:28:33
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# Python OpenCV 直方图均衡
在图像处理中，直方图均衡是一种常用的技术，用于增强图像的对比度。Python的OpenCV库提供了一种简单的方法来实现直方图均衡。本文将向你介绍如何使用Python和OpenCV实现直方图均衡的步骤和相应的代码。
## 步骤
以下是实现Python OpenCV直方图均衡的步骤：
| 步骤 | 代码 |
| --- | --- |
| 1. 导入
原创
2023-08-02 13:41:29
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对于排除一个点的直方图均衡化，可以用以下代码实现代码：namespace cvWish{ int stretch2(const cv::Mat& image,cv::Mat &result,int v) { cv::Mat hist(1, 256, CV_32SC...
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2016-04-20 17:16:00
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考虑这样一个图像，它的像素值仅局限于某个特定的值范围。例如，较亮的图像将把所有像素限制在高值上。但是一幅好的图像会有来自图像所有区域的像素。因此，您需要将这个直方图拉伸到两端(如下图所示，来自wikipedia)，这就是直方图均衡化的作用(简单来说)。这通常会提高图像的对比度。 在这里我们将看到其N
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2020-06-20 14:47:00
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“直方图均衡化”是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在更广泛灰度范围内的分布。直方图均衡化就是
原创
2022-06-01 17:42:52
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