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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#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std;using namespace cv; Mat img1, img2, img3, img_gray, map_x, map_y; char win1[] = "
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2018-10-02 13:49:00
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1.查找直方图直方图是在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。通过查看图像的直方图，可以直观地了解该图像的对比度，亮度，强度分布等。相关概念BINS：直方图显示每个像素值的像素数。若需要256个值来显示上直方图即从0到255，则bin的数量为256个（每个像素一个）；若需要找到介于0到15之间的像素数，然后找到16到31之间，…，240到255之间的像素数
要在OpenCV中计算直方图，可调用函数calcHist(),void calcHist(const Mat* images,//源图像
int nimages,//源图像的个数。设为1，则仅为一个图像的直方图
const int* channels,//使用的通道
InputArray mask, //掩码，（可设置哪些像素不参与直方图计算）
OutputArray hist, /
一、直方图均衡化考虑四种图像。在暗色图像中，直方图的组成成分集中在灰度级低的一侧。明亮图像的直方图倾向于灰度级高的一侧。低对比度图像的直方图窄而集中于灰度级的中部。高对比度图像的直方图的成分覆盖了灰度级很宽的范围。在遇到前三种图像的时候，可能我们需要直方图均衡化，用来使一幅图像的像素占有全部可能的灰度级并且分布均匀，这样的图像有高对比度和多变的灰度色调。OpenCV中，我们使用equalizeHi
文章目录一、图像像素值直方图1.1 图像1.2 图像通道cv.calcHist二、直方图应用——均衡化2.1 全局均衡化2.2 自适应（局部）均值化三、直方图反向投影3.1 2D直方图3.2 直方图反向投影 一、图像像素值直方图1.1 图像import cv2 as cv
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
def pl
01. 什么是图像直方图？
在开始定义直方图之前，为简单起见我们先使用灰度图像，稍后再解释彩色图像的处理过程。图像直方图表示图像的像素分布情况。换言之，图像直方图显示具有特定像素值的图像点数量。例如，假设正常图像的像素强度在0到255之间变化。为了生成其直方图，我们只需要计算像素值为0的像素数量，然后计算1并继续到255即可。在图1中，我们有一个5 * 5的样本图像，我们通过
'''
什么是直方图呢？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解释。一下图为例，通过直方图我们可以对图像的对比度，亮
度，灰度分布等有一个直观的认识。几乎所有的图像处理软件都提供了直方图分析功能。
'''
import numpy as np
import cv2
opencv +mathGL显示图像的直方图
原创
2021-11-30 14:09:33
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环境：Ubuntu12.04，完全安装桌面版本ROS（hydro版本）。 安装Opencv1. $ sudo apt-get install ros-hydro-opencv2 ros-hydro-vision-opencv 安装后的opencv路径： /opt/ros/hydro/include 编写DisplayImage.cpp文件，写入下面的代码1. #include "open
opencv基础学习【1】--读取并显示图片 主要的环境是python3+opencv，下面开始第一节的笔记讲解与实现。代码：1 import cv2 as cv
2
3 src=cv.imread('F:\opencv learn\p11.jpg')#读取这个路径的图片
4 cv.namedWindow('Picture', cv.WINDOW_AUTOSIZE) #创建窗口
5 c
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2023-08-01 15:54:02
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1.直方图均衡化——equalizeHist() 2.直方图对比——compareHist() void cvEqualizeHist( const CvArr* src, CvArr* dst ) src 输入的 8-比特 单信道图像 dst 输出的图像与输入图像大小与数据类型相同compareHist函数返回一个数值，相关性方法范围为0到1,1为最好匹配，卡方法和Bhattacharyya距离
首先新建一个.cpp文件，比如test.cpp在该文件添加程序#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
using namespace cv;
int main()
{
IplImage* img = cvLoadImage("/home/
题目：用 CImg 编写灰度图像直方图均衡化：(a) 同学用手机拍摄不同光照情况下的图像，作为测试样本，不低于 5 张；(b) 分别针对灰度图像和彩色图像分别用直方图均衡化的方法完成结果；© 最后对实验结果进行分析，特别是彩色图像直接采用直方图均衡化效果如何进行分析，如果要改进应该从哪些方面进行改进。直方图均衡化：算法实现：整个模块的核心代码是直方图均衡化函数：CImg<int> Im
代码结构代码在git├── build├── CMakeLists.txt├── hani.jpeg└── main.cppmain.cpp#include <stdio.h>#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace cv;int main(int argc, char** argv ){ if ( argc !
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2023-01-16 09:00:57
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本图像是基于对话框为基础上而建立的。在图像框中打开图像需要一个基本的函数CvvImage。因为有了这个函数才能够很方便的调用其完成将cv格式的图像转换成VS所能显示的图像。但是遗憾的是，在opencv2.2中并不存在这个函数，不知道opencv2.3中有没有。但是没有这个函数我们也一样可以用它。具体方法如： 现在开始来建立一个打开图像的程序了：第一步：首先创建一个MFC对
利用Qt作为IDE，Qt+OpenCV环境配置在之前的博客中Qt+OpenCV环境配置本系列的目的是详解demo代码，快速学习OpenCV相关操作显示图片#include <opencv2/opencv.hpp>
int main( int argc, char** argv ) {
//imread()函数根据文件名确定要加载的文件格式，自动分配图像数据结构所需的内存
用opencv打开图片及视频1.opencv的安装参考文章2.用opencv打开图片 建立code文件夹存放代码，然后打开文件夹创建test1.cpp文件在test1.cpp文件里复制下面代码#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
using names
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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