全局直方图均衡化的作用全局直方图均衡化主要应用在图像增益之中,用于提升图像的对比度,简单来说就是让图像亮的地方变暗一点,暗的地方变亮一些,整体提升图像的动态范围.上面的话听起来可能不是那么直观,下面放两张图进行一下对比应该会好一些 PS:此处直方图就是对图像的灰阶/亮度信息进行统计记录每个亮度等级的数量.这是原图像未经过处理,左边是目前的亮度直方图
转载
2024-03-25 13:19:19
245阅读
在此博文中，我将详细介绍如何在 Python 中使用 OpenCV 进行图像亮度均衡化的过程。该方法可以显著提高图像的对比度和视觉效果，并适用于各种图像处理任务。以下是文章的结构，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和生态扩展。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保开发环境的兼容性。以下是支持的技术栈版本兼容性矩阵：
| 技术栈 | 支持的版本 |
| -
在图像处理领域，直方图均衡化是一种常用的方法，旨在改善图像的对比度，使得图像的视觉效果更加清晰。使用 Python 的 OpenCV 库，用户可以非常方便地实现图像的直方图均衡化。本文将详细探讨如何使用 Python 的 OpenCV 实现图像直方图均衡化，包括背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南以及最佳实践。
### 背景定位
在许多应用场景中，图像往往由于光照不均匀或对比度低，
1. 图像亮度提升：可以直接对灰度值做加法或乘法，注意值溢出问题。# 定义颜色改变的值
count=35
# 遍历每一个像素点
for row in range(height):
for col in range(width):
# 获取每个像素点的颜色值
(b,g,r) = img[row,col]
# 增大当前颜色值
转载
2024-02-27 20:36:37
230阅读
学习直方图均衡化的概念,并利用它来提高图像的对比度。前情提要 直方图均衡化会提高图像的对比度。通过一个转换函数，将亮区域的输入像素映射到整个区域的输出像素。这就是直方图均衡化的作用。（使所有的图像具有相同的照明条件）当图像的直方图限制在特定区域时，直方图均衡化效果很好。在直方图覆盖较大区域（即同时存在亮像素和暗像素）的强度变化较大的地方，效果不好。直方图均衡后，背景对比度确实得到了改善。
图像处理一般来说，图像处理算子是带有一幅或多幅输入图像、产生一幅输出图像的函数。 图像变换可分为以下两种：点算子（像素变换） 邻域（基于区域的）算子像素变换在这一类图像处理变换中，仅仅根据输入像素值（有时可加上某些全局信息或参数）计算相应的输出像素值。 这类算子包括 亮度和对比度调整 ，以及颜色校正和变换。亮度和对比度调整两种常用的点过程（即点算子），是用常数对点进行 乘法 和 加法 运算：
转载
2023-11-13 16:17:35
235阅读
1.方法简介：直方图均衡化通常用来增加许多图像的全局对比度，尤其是当图像的有用数据的对比度相当接近的时候。通过这种方法，亮度可以更好地在直方图上分布。这样就可以用于增强局部的对比度而不影响整体的对比度，直方图均衡化通过有效地扩展常用的亮度来实现这种功能。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，这种方法尤其是可以带来X光图像中更好的骨骼结构显示以及曝光过度或者曝光不足照片中更好的细节。这
转载
2024-06-18 06:32:38
55阅读
1、为什么要直方图均衡化很多时候，我们的图片看起来的效果不是那么的清晰，这时候可以对图像进行一些处理来扩大图像像素值显示的范围。例如有些图像整体像素值偏低，图像中的一些特征看的不是很清晰，只是隐约看到一些轮廓痕迹，这时可以经过图像直方图均衡化之后使得图像看起来亮一些，也便于后续的处理。直方图均衡化是灰度变换的一个重要应用，它高效且易于实现，广泛应用于图像增强处理中。图像的像素灰度变化是随机的，直方
转载
2024-04-22 15:30:19
91阅读
前言对于光照不均匀的图像,用通常的图像分割方法不能取得满意的效果。为了解决这个问题，论文《一种基于亮度均衡的图像阈值分割技术》提出了一种实用而简便的图像分割方法。该方法针对图像中不同亮度区域进行亮度补偿,使得整个图像亮度背景趋于一致后,再进行常规的阈值分割。实验结果表明，用该方法能取得良好的分割效果。关于常规的阈值分割不是我这篇推文关注的，我这里只实现前面光照补偿的部分。算法的原理可
转载
2024-04-17 19:22:26
100阅读
今天学习图像直方图和图像均衡化一：图像直方图import cv2import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 图像的直方图，
原创
2022-12-14 16:21:49
141阅读
办公室今天停电，幸好本本还有电，同事们好多都去打麻将去了，话说麻将这东西玩起来也还是有味的，不过我感觉我是输了不舒服，赢了替输的人不舒服，所以干脆拜别麻坛四五年了，在办公室一个人整理下好久前的一片论文的思想，和万千世界里有缘人共同分享下资源了。论文的名字是，相关的PDF文档可以在百度上下载到，翻译成中文的意思是一种显示高对比度场景的自适应对数映射算法，也是一篇很古老的算法文章的，看了下好像是200
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达引言在昨天的文章中我们介绍了基于灰度图像的直方图处理，也简单的提到了彩色图像的直方图处理，但是没有讨论最好的方法。让我们从导入所有需要的库开始吧！import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom skimage.io import imread, imshowimport
1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <iostream> 3 #include <math.h> 4 5 using namespace cv; 6 using namespace std; 7 8 9 int main(int argc, char** argv)10 {11 Mat src,s
转载
2018-09-23 12:09:00
301阅读
在处理图像增强的任务时，直方图均衡化是一个常用的技术，尤其是在进行图像处理时。本文主要探讨如何使用 Python 的 OpenCV 库进行彩色图像的直方图均衡化。这种处理可以显著提高图像的质量，尤其是在光线不足的条件下拍摄的图像。业务场景中，这项技术可以广泛应用于医学图像处理、卫星图像分析等领域，从而提升图像质量，帮助用户作出更好的决策和分析。
### 背景定位
随着数字图像技术的发展，越来越
一、直方图均衡化概述 直方图均衡化(Histogram Equalization) 又称直方图平坦化,实质上是对图像进行非线性拉伸,重新分配图像象元值,使一定灰度范围内象元值的数量大致相等。这样,原来直方图中间的峰顶部分对比度得到增强,而两侧的谷底部分对比度降低,输出图像的直方图是一个较平的分段直方图:如果输出数据分段值较小的话,会产生粗略分类的视觉效果。[1] 根据香农定理
转载
2024-06-15 11:19:13
52阅读
Python版本是Python3.7.3，OpenCV版本OpenCV3.4.1，开发环境为PyCharm直方图均衡化 如果一幅图像拥有全部可能的灰度级，并且像素值的灰度均匀分布，那么这幅图像就具有高对比度和多变的灰度色调，灰度级丰富且覆盖范围较大。在外观上，这样的图像具有更丰富的色彩，不会过暗或过亮。 下图展示了对一幅图像进行直方图均衡化前后的对比，左图是原始图像，比较暗；右图是均衡化后的图像，
转载
2023-11-27 01:42:17
72阅读
设置绿色的阈值，括号里面的数值分别是L A B 的最大值和最小值（minL, maxL, minA,maxA, minB, maxB)green_threshold = (0,80,-70,-10,-0,30)初始化sensor.reset() #初始化摄像头
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) #格式为 RGB565.
转载
2024-09-23 06:34:32
58阅读
文章目录相关理论代码 & 展示效果相关理论什么是直方图？图像直方图，是指对整个图像像在灰度范围内的像素值(0~255)统计出现频率次数，据此生成的直方图，称为图像直方图-直方图。直方图反映了图像灰度的分布情况。
原创
2021-09-16 17:21:25
275阅读
官网https://docs.opencv.org/3.4.1/d5/daf/tutorial_py_histogram_equalization.html我们来想象一下，一副图像的像素值都集中在某些特定范围之内。例如，明亮的图像，像素值都会很高。但是一副好图像，像素值应该发布在图像所有区域。所以你需要把直方图横向拉升到2端（如下图），这就是直方图均衡化。通常情况，这种操作会增加图像的对比度。直方
前言这是OpenCV图像处理专栏的第七篇文章，主要为大家介绍一下直方图均衡化算法的原理以及提供一个我的C++代码实现。介绍直方图均衡化，是对图像进行非线性拉伸，使得一定范围内像素值的数量的大致相同。这样原来直方图中的封顶部分对比度得到了增强，而两侧波谷的对比度降低，输出的直方图是一个较为平坦的分段直方图。具体来讲可以表现为下面这个图：通过这种方法可以按照需要对图像的亮度进行调整，并且，这种方法是可
原创
2022-04-19 10:16:28
339阅读
