基于Python讲述直方图规定化公式推导及代码实现
1. 概述¶
所谓直方图规定化，就是通过一个灰度映像函数，将原灰度直方图改造成所希望的直方图 理想情况下，直方图均衡化实现了图像灰度的均衡分布，对提高图像对比度、提升图像 亮度具有明显的作用。在实际应用中，有时并不需要图像的直方图具有整体的均匀分布，而 希望直方图与规定要求
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2024-01-06 16:59:57
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# Python OpenCV直方图规定化
## 介绍
直方图规定化是一种用于图像处理的技术，它可以将一幅图像的直方图变换成另一幅图像的直方图。直方图规定化可以用于很多应用，比如图像增强、图像匹配等。在本文中，我们将使用Python和OpenCV库来演示如何进行直方图规定化。
## 直方图规定化原理
直方图规定化的原理是将一幅图像的像素值映射到另一幅图像的像素值，使得它们的直方图分布相似。具体
原创
2023-08-02 13:41:57
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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
np.random.seed(0)
mu, sigma = 100, 20#均值和标准差
a = np.random.normal(mu, sigma, size = 100)
plt.hist(a, 20, normed = 1, histtype = 'stepfilled', facecol
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2023-03-26 09:19:46
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直方图规定化就是通过一个灰度映像函数，将原灰度直方图改造成所希望的直方图。所以直方图修正的关键就是灰度映像函数。 直方图规定化是用于产生处理后有特殊直方图的图像方法。 直方图均衡化能自动增强图像的整体对比度，但是往往结果难以受到控制。实际中常常需要增强某个特定灰度值范围内的对比度或使图像灰度值的分布满足特定需求。这个时候使用直方图规定化会有较好的结果。 直方图规定化就是要调整原始图像的直方图去逼近
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2024-01-17 06:57:49
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直方图与模板匹配直方图mask操作直方图均衡化自适应直方图均衡化模板匹配匹配多个对象 import cv2 #opencv读取的格式是BGR
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt#Matplotlib是RGB
%matplotlib inlinedef cv_show(img,name):
cv2.imshow(name,i
直方图匹配又称为直方图规定化，是指将一幅图像的直方图变成规定形状的直方图而进行的图像增强方法。 即将某幅影像或某一区域的直方图匹配到另一幅影像上。使两幅影像的色调保持一致。可以在单波段影像直方图之间进行匹配，也可以对多波段影像进行同时匹配。两幅图像比对前，通常要使其直方图形式一致。直方图规定化的实现步骤如下：计算原图像的累积直方图计算规定直方图的累积直方图计算两累积直方图的差值的绝对值根据累积直方
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2024-02-29 12:34:08
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文章目录直方图一、直方图的计算，绘制与分析1.统计直方图1.1 用openCV统计直方图1.2 用Numpy统计直方图2. 绘制直方图3.使用掩模二、直方图均衡化1.用Numpy进行直方图均衡化2.用OpenCV进行直方图均衡化3. CLAHE有限对比适应性直方图均衡化三、2D直方图四、直方图反向投影1.Numpy中的算法2. OpenCV中的算法 直方图原理：通过直方图可以对整幅图像的灰度分布
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2024-04-30 17:23:54
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对于灰度图像f(x,y),,其中N是图像中所有灰度数，r为图像中的所有像素数，对概率分布p（k）进行累计求和可得图像的累计归一化直方图h（k），即.灰度直方图用来描述图像中各个灰度级的像素个数（或该灰度级出现的次数（频率）），图像的横坐标表示灰度级，纵坐标表示图像中该灰度级出现的次数（频率）。opencv提供了一个简单计算数组集（通常是图像或分割后的通道）的直方图函数calcHist,下面对其接口
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2023-12-21 22:32:01
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## 直方图规定化
### 什么是直方图规定化？
直方图规定化（histogram specification）是一种图像处理技术，用于将一幅图像的直方图映射到另一幅图像上。直方图规定化的目的是使得两幅图像的直方图具有相似的形状，并且通过这种映射关系，可以将一幅图像的视觉特性应用到另一幅图像上，从而达到某种特定的目标。
直方图规定化在许多领域中有着广泛的应用，如图像增强、图像匹配和图像合成等
原创
2023-11-18 07:31:09
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# 直方图规定化与Python实现
## 引言
在数字图像处理的领域中，直方图是用来描述图像中各个灰度级别（或色彩）的分布状况的工具。直方图规定化（Histogram Equalization）是一种常用的方法，用于改善图像的对比度和细节。在本文中，我们将深入探讨直方图规定化的基本原理，并提供一个Python实现的示例。
## 概述
直方图规定化的目标是改变图像的灰度级分布，使得图像的直方
原创
2024-10-09 05:53:35
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# 直方图规定化及其应用
## 引言
在数据科学的领域，数据可视化是分析和理解数据的重要工具之一。直方图是用于展示数据分布的一种常用图表，它将数据划分为若干个区间（称为“桶”），并统计每个区间内的数据数量。本文将探讨直方图的规定化（也称为直方图均衡化），以及如何在Python中实现这一过程。同时，我们还会提到其他几种数据可视化技术，包括饼状图和甘特图。
## 什么是直方图规定化？
直方图规
原创
2024-10-15 06:05:23
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• 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()直方图统计BINS： 一个histogram，通常可以用一个列向量表示（例子中的a，b），列向量里面的每一个值就是一个bin（a,b），比如说列向量有个50个元素，那么就代表有50个bin。D
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2023-10-04 14:57:53
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图像增强及直方图处理简介 直方图规定化属于图像增强技术的一种图像增强目的是改善图像的视觉效果，便于对图像的分析和处理，其包括直方图处理、空域滤波、频域滤波等方法。直方图处理是指根据图像的灰度分布特点，经过变换和处理以改变原有直方图形状，也就是仅将灰度（色深值）做映射，新图像中像素的灰度（色深值）取决于原图像中该像素的灰度（色深值），其包括灰度图均衡化和灰度图规定化。 文章目录图像增强及直方图处理简
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2023-11-20 00:06:49
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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
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2024-03-22 09:25:51
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Python OpenCV 直方图规定化
### 什么是直方图规定化？
直方图规定化是一种将一副图像的直方图变换为另一副图像直方图的方法，其目的是使得两幅图像的直方图变得更加相似。通过直方图规定化，我们可以将一张图像的颜色分布转换为另一张图像的颜色分布，从而达到调整图像色调的目的。在图像处理中，直方图规定化常被用于图像增强、颜色迁移等方面。
### 直方图规定化的原理
直方图规定化的原理比
原创
2024-02-07 11:59:22
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采用一个64位的数组模拟规定化的直方图。 void CmyCImageView::OnHistMatch() { // lilizong【at】Gmail
原创
2022-08-15 11:48:06
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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
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2023-12-14 02:52:57
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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
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2023-11-15 06:20:45
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写在前面 因为笔者数字图像处理的作业是要求用VB来做规定化的处理，笔者写出来后想看看python有什么库可以实现，毕竟像均衡化之类的操作都可以通过py的cv2库里的函数解决，但是在CSDN上查询的时候发现大家都是用openCV或者matlab来做，python并没有相关的函数来进行规定化，唯一一个有规定化代码的但是是需要付钱的，于是笔者就用python写了一个可以做灰度图像直方匹配的代码。（一）直
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2023-10-04 20:55:36
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1. 直方图均衡化 一幅图像的灰度级可以看成是区间[0, L-1]内的随机变量。基本描绘子是灰度级的概率密度函数(PDF)。 令r为输入的灰度变量，s为输出的灰度变量，pr(r) 和 ps(s) 分别表示灰度随机变量r和s的概率密度函数，需求灰度变量 r → s 的映射关系。若满足可微条件，则输出灰 ...
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2021-11-04 00:16:00
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