ENVI5.4继续保持ENVI5系列操作界面，同时保留ENVI Classic经典三窗口操作界面（ENVI4.8及之前版本）以满足老用户的需求。 ENVI5.4对操作界面新增或者改进了很多功能，让使用者更加便捷的操作。主要包括图像拉伸显示、注记的改进、可以改变视图显示的基准坐标系、更快显示JPG2000和NITF C8/M8压缩格式等。
1. 图像直方图概述直方图是对数据进行统计的一种方法，并且将统计值组织到一系列事先定义好的bin（直条、组距）中。 直方图用二维图表表示，它的两个坐标分别是统计样本和样本某个属性的强度。对于亮度分布直方图，横坐标左边为纯黑较暗的区域，右侧为较亮纯白区域。 直方图中的一些术语： dims：需要统计的特征的数目； bins：每个特征空间子区段数目； range：每个特征空间的取值范围。1.1
简介在上一篇文章中，我们知道了如何去进行直方图均衡化来增强图像。但是，相信大家会有一个疑惑，那就是如何获取一幅图像的直方图，今天，我们就简单的讲一下如何获取一幅图像的直方图。想得到一幅图像的直方图很容易，简单的讲：我们可以通过下面几步来得到想要的结果。1、加载一幅图像2、设置一些参数3、计算直方图4、归一化(可选)5、定义画布6、绘制直方图加载一幅图像很简单，我们已经知道，使用imread()函数
直方图概念 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。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。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、基本知识图像对比度是指：一副图像中明暗区域最亮的白和最暗的黑之间不同亮度层级的测量，差异范围越大代表对比度越大；一般来说图像对比度越大，图像越清晰醒目，色彩也越鲜明艳丽；对比度小让整个画面都灰蒙蒙；图像饱和度是指：图像的鲜艳程度，也是色彩的纯度。饱和度取决于图像中该色中含色成分和消色成分的比例；纯的颜色饱和度都大；图像的亮度是指：图像的明暗程度； 直方图均衡化以及灰度拉伸都是属于图像
【OpenCV】高手勿入! 半小时学会基本操作 4概述图像裁剪数值计算图像融合概述OpenCV 是一个跨平台的计算机视觉库, 支持多语言, 功能强大. 今天小白就带大家一起携手走进 OpenCV 的世界. (第 4 篇）图像裁剪cv2.resize能帮助我们读图像进行裁剪.格式:cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]])sr
图片缩放用到的主要函数是：cv2.resize, 它最简单的形式如下：cv2.resize(img, (new_width, new_height))其中，img为源图片，new_width, new_height 为缩放后的宽度和高度，函数返回缩放后的图片。具体用法如下面的例子。示例1import cv2
# 读取图片
img = cv2.imread("lenna.jpg")
# 显示图片
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
今天写直方图，学了几个相关函数 1. mixChannels void mixChannels(const Mat* src, int nsrc, Mat* dst, int ndst, const int* fromTo, size_t npairs)功能： 把 src 中指定的若干通道 复制到 dst中src： 输入图像， 可以多张nsrc: 有多少张输入图像dst: 输出图像，可以多张nd
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2014-07-15 16:55:00
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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
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
▌前言Hello，大家好，这里是OAK中国，我是助手君。这个系列的文章非常适合新手入门，对原理的讲解很全面。 前两篇博客内容如下：（一）OAK入门（二）立体视觉与深度估计本文我们将学习如何在OAK设备上运行现有的预训练模型，并进行推理。OAK和DepthAI简要概述支持的模型预训练模型nodes概述pipeline概述示例演示输出总结▌1.OAK和DepthAI简要概述在之前的博客中，我们对OAK
今天我们跟大家分享几个关于汇报演示方面的excel小功能，可以让你的汇报高效、有力，快速征服领导。 技巧1：投影时放大表格比例表格比例缩放功能日常工作中大家可能不是经常使用，但是如果你经常使用幻灯片投影excel表格的话，肯定会遇到投影后表格看不清楚的情况。这时我们可以通过表格缩放放大文字，方便参与会议的同事领导浏览表格数据。方法：按住CTRL键后前后滚动鼠标滚轮即可自由调整表格大小比例
线性拉伸功能是对二维面或者三维面数据进行拉伸建模操作，可以实现对面对象快速建立三维模型。那么线性拉伸究竟可以用来干啥呢？ 一、快速建模–通过矢量面拉伸建模并设置材质； &n
FPGA直方图均衡化 直方图拉伸 FPGA图像处理
工程和算法包含以下内容：
1，MATLAB中实现图像处理。
2，verilog代码利用MATLAB联合modelsim仿真实现的图像处理。
3，小梅哥AC620和正点原子新起点 开拓者的FPGA板卡上实现的图像处理。
4，效果展示。
有理论支撑，有仿真波形，有详细代码
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原创
2023-06-28 09:54:03
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从结果上面来看整体目标是实现了，灰度拉伸只是线性的拉宽对比度，对图像的整体影响不大。而灰度直方图均衡化却对图像的整体效果有影响，对直方图的改变也比较大；直方图均衡化：直方图均衡化的作用是图像增强。这种方法对于背景和前景都太亮或者太暗的图像非常有用有两个问题比较难懂，一是为什么要选用累积分布函数，二是为什么使用累积分布函数处理后像素值会均匀分布。第一个问题。均衡化过程中，必须要保证两个条件：①像素无
直方图概念: 在直方图中，所有空间信息全部丢失，每一灰度值对应的像素个数可直接得到，一幅图各个子区的直方图之和等于改图全图的直方图。假设有图像数据8x8，像素值范围0~14共15个灰度等级，统计得到各个等级出现次数及直方图如右侧所示，每个紫色的长条叫BIN。 图像直方图，是指整个图像在灰度范围内的像素（0-255）统计出现频率次数，直观反映图像灰度的分布情况，是图像的统
直方图均衡化函数可以自动的改变图像直方图的分布形式，这种方式极大的简化了直方图均衡化过程中需要的操作步骤，但是该函数不能指定均衡化后的直方图分布形式。在某些特定的条件下需要将直方图映射成指定的分布形式，这种将直方图映射成指定分布形式的算法称为直方图匹配或者直方图规定化。直方图匹配与直方图均衡化相似，都是对图像的直方图分布形式进行改变，只是直方图均衡化后的图像直方图是均匀分布的，而直方图匹配后的直方
目录1 直方图的计算2 直方图的绘制2.1 cv.line()和cv.polylines()2.2 plt.hist()3 2D 直方图3.1 cv.calcHist()3.2 plt.imshow() 直方图是是图像处理中非常重要的像素统计工具，不再表征任何的图像纹理信息，而是表示像素的统计特性。由于同一物体无论是旋转还是平移，在图像中都应具有相同的灰度值，因此直方图具有 平移不变性、缩放不
