图像是由像素组成的，在一个单通道的灰度图像中,每个像素的值是在0~255(白色-黑色)之间。直方图是一个简单的图表，它统计出了一幅图像或一组图像中拥有给定数值的像素量。所以一个灰度图像的直方图有256有条目，0条目的给出的值为0的像素个数，1条目给出的值为1的像素个数，以此类推。也可以对直方图所有条目进行求和，则得到像素的总和，也可以归一化，归一化以后所有项之和为1。在Opencv中计算直方图可以
图像灰度直方图像素点构成的，每个像素点的值代表着该点的颜色（灰度图或者彩色图）。 直方图就是对图像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。 优点：可以清晰了解图像的整体灰度分布，对于后面依据直方图处理图像来说至关重要。灰度图像，直方图x轴是灰度值（一般0~255），y轴是图像中每一个灰度级对应的像素点的个数。 灰度级：正常情况下就是0-255共256个灰度级，从黑一直到白（
# 如何使用Python绘制灰度直方图
## 一、整体流程
首先我们需要明确绘制灰度直方图的整体流程，可以用以下表格展示：
```mermaid
erDiagram
目标 --> 步骤1: 读取图片
步骤1 --> 步骤2: 转换为灰度图像
步骤2 --> 步骤3: 统计灰度频率
步骤3 --> 步骤4: 绘制直方图
```
## 二、具体步骤及代码
##
小白学python（opencv图像直方图(Histogram图像直方图(Histogram)定义操作方法法一：matplotlib法二：OpenCV的API 这些大部分都是跟着视频敲的，函数参数也是百度所得，实在看官方文档对我这个大一的有一定难度。其中主要是方便我自己回看复习，望大家多多包涵，多多指教。 图像直方图(Histogram)定义灰度直方图（histogram）是灰度级的函数，描述
octave无法完成，这个只能用matlab做 分别绘制灰度直方图和归一化直方图 pic=imread('data/1.jpg'); gray_pic=rgb2gray(pic); figure(1); imshow(gray_pic); figure(2); imhist(gray_pic); [
原创
2021-05-25 22:07:41
1035阅读
图像直方图的绘制图像直方图的绘制是用来统计图像中不同像素值出现的数量，下面向大家展示一下相关的代码：img = cv2.imread('E:\Anaconda\Anaconda3.8\Pict.jpg',0)
hist = cv2.calcHist([img],[0],None,[256],[0,256])
hist.shape首先读入目标图像，0表示对图像进行灰度处理，转化为灰度图像输出。[im
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom skimage import ioimport cv2if __nam
原创
2022-06-27 17:14:08
548阅读
灰度直方图：从数学上来说，图像直方图是描述图像的各个灰度级的统计特性，它是图像灰度值的函数，统计图像中各个灰度级出现的次数或频率。从图像上来说，灰度直方图是一个二维图像，横坐标为图像中各个像素点的灰度级别，纵坐标表示具有各个灰度级别的像素在图像中出现的次数和频率。直方图均衡化：是指通过某种灰度映射（如：非线性拉伸）使原始图像的直方图变换为在整个灰度范围内均匀分布。直方图规定化：就是要调整原始图像的
前言：本章的图像处理都是在空间域上进行的。 空间域是包含图像像素的简单平面，空间域技术直接操作图像的像素。某些图像处理的任务需要在空间域中执行效率更高或者更有意义，而另一些任务则更适合其它办法。图像增强的三类基本函数：线性函数，对数函数，幂函数A.线性函数 图像反转，使用反转变换，s=L-1-r，可以将灰度级范围在[0,L-1]的一幅图像进行反转。B.对数函数
'''
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
本文主要介绍了灰度直方图相关的处理，包括以下几个方面的内容：利用OpenCV计算图像的灰度直方图，并绘制直方图曲线直方图均衡化的原理及实现直方图规定化（匹配）的原理及实现图像的灰度直方图直方图规定化的实现 直方图规定化的实现可以分为一下三步： - 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 - 根据累积直方图差
最终效果（完整代码在最后）：图片的直方图 原图： 均衡化后的图片：什么是灰度直方图？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。横坐标是灰度级，纵坐标是灰度级出现的频率。 对于连续图像，平滑地从中心的高灰度级变化到边缘的低灰度级。直方图定义为： 其中A(D)为阈值面积函数：为一幅连续图像中被具有灰度级D的所有轮廓线所包围的面积。
代码实现很简单，直接调库。import cv2 as cvfrom matplotlib import pyplot as plt#参数0表示以灰度图像读入该图片，也就是说在读取的同时就进行了处理img = cv.imread('../dataset3/girl.bmp', 0)#img.ravel()指最终的直方图将对数据集进行统计，256是统计的区间分布，[0,256]是显示的区间plt.hist(img.ravel(),256,[0,256])plt.show()运行效果如下：
原创
2022-04-08 16:03:27
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代码之一:#include <cv.h> #include <highgui.h> #pragma comment( lib, "cv.lib" ) #pragma comment( lib, "cxcore.lib" ) #pragma comment( lib, "highgui.lib" ) int main() { IplImage* src=cv
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2016-04-10 14:08:00
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By 凌顺2019年9月18日本示例使用的OpenCV版本是：OpenCV 4.1.1运行Python的编辑器：Jupyter notebook 6.0.0实现目的均衡化图片为的是归一化图像亮度和增强图像对比度，在本示例我们会使用 cv2.equalizeHist 函数进行处理灰度图像和彩色图像，然后再展示均衡化后的直方图，看其形状。实现代码1，加载所需要的库import cv2import nu
# Python 输出图像灰度直方图
## 引言
图像处理与计算机视觉是计算机科学领域中的热门研究方向。在图像处理中，直方图是一种常用的工具，用于了解图像中像素值的分布情况，特别是在图像增强、分割和识别中起着重要的作用。本文将介绍如何使用Python编程语言输出图像的灰度直方图。
## 灰度直方图
灰度直方图是一种统计图表，用于表示图像中每个灰度级别的像素数量。灰度级别通常从0到255，其
原创
2023-08-28 07:54:32
633阅读
它的核心思想就是让图像暗的地方变亮，亮的地方变暗。问题是，如果图像原本的亮暗程度就非常符合人眼的观察结果，那么直方图均衡化之后的图像就变的很糟。所以该方法要依据图像数据的特点而定。图像整体变亮，暗处的细节得到了突出：import java.awt.*;
import java.awt.event.*;
import java.awt.image.*;
import java.io.File;
# Python编程实现图像的灰度直方图
## 引言
图像处理是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其应用范围涵盖了图像识别、图像检索、图像增强等多个领域。图像的灰度直方图是图像处理中常用的一种分析工具，它可以帮助我们了解图像中各个灰度级别的像素点的分布情况。本文将介绍如何使用Python编程实现图像的灰度直方图，并提供相应的代码示例。
## 什么是灰度直方图
灰度直方图是一种统计图表，用于
原创
2023-09-09 07:52:56
336阅读
灰度直方图介绍灰度直方图（Gray histogram）是关于灰度级分布的函数，是对图像中灰度级分布的统计。灰度直方图是将数字图像中的所有像素，按照灰度值的大小，统计其出现的频率。灰度直方图是灰度级的函数，它表示图像中具有某种灰度级的像素的个数，反映了图像中某种灰度出现的频率。如果将图像总像素亮度（灰度级别）看成是一个随机变量，则其分布情况就反映了图像的统计特性，这可用probability de
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2023-07-18 09:44:12
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今天在实现图像阈值分割的时候，需要找到能将背景与物体区分开的灰度阈值，因为处理到的图像比较简单，它的直方图具有一个十分明显的特点，也就是它的直方图以双峰一谷的形式呈现，将物体与背景区分开来的阈值也就是谷所对应的阈值，利用数学概念解释一下，双峰就对应着两个极大值，谷对应着极小值，也就是在两个极大值之间找到
