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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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
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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。
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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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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
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
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，
一、根据网上资料整理了opencv直方图和特征提取的相似度比较 算法总结语言采用的c++ qml 借助opencv 库来完成。。。1 直方图比较算法（个人认为误差很大，几乎不能用来作为相似度比较）对输入的两张图像进行直方图均衡化及直方图计算步骤后，可以对两个图像的直方图进行对比，两张图像的直方图反映了该图像像素的分布情况，可以利用图像的直方图，来分析两张图像的关系。  
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
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
本篇文章小编给大家分享一下python3+opencv使用灰度直方图来判断图片的亮暗操作代码实例，小编觉得挺不错的，现在分享给大家供大家参考，有需要的小伙伴们可以来看看。1.如何让计算机自动判断一张图是否偏暗？或是判断一张图是否是处于夜晚？我们可以先把图片转换为灰度图，然后根据灰度值的分布来判断，如：我们可以从上图看到,晚上的图片的灰度值是集中在前段的,如0~30多左右,我们再看一张比较明亮的图片
参考http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/imgproc/histograms/histogram_comparison/histogram_comparison.html《OpenCV3编程入门》
原理要比较两个直方图H1和H2, 首先必须要选择一个衡量直方图相似度的 对比标准 d(H1, H2) 。Ope
