注释：本文翻译自OpenCV3.0.0 document->OpenCV-Python Tutorials，包括对原文档种错误代码的纠正一.直方图-1:查找、绘制、分析1.目标使用OpenCV和Numpy函数查找直方图使用OpenCV和matplotlib函数绘制直方图会学会这些函数cv2.calcHist()、np.histogram()等2.原理那么什么是直方图呢？你可以将直方图视为图形
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2024-06-04 14:13:26
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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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style是pyplot的一个子模块，方便进行风格转换，它里面定义了很多预设风格。本质上来说，每一个预设的风格style都是一个style文件，它是以 .mplstyle 为后缀的文件。我们依然可以查看，比如我的电脑在一下文件夹下，有很多的 .mplstyle文件：
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2023-08-03 23:43:58
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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
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2024-08-14 10:17:42
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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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6.6.1 直方图简介直方图(Histogram)是一种统计报告图，由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。 一般用横轴表示数据类型，纵轴表示分布情况。在质量管理中，需要预测并监控产品质量状况以及对质量波动进行分析，直方图就是一目了然地把这些问题图表化处理的工具。它通过对收集到的貌似无序的数据进行处理，来反映产品质量的分布情况，判断和预测产品质量及不合格率。所以直方图又称质量分布图，它
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2023-12-01 08:29:12
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文章目录前言文件操作os.walk图像轮廓问题轮廓的基本逻辑findContours函数drawContours函数 前言 接前一篇，最近几天关注的问题是图像的轮廓问题，所以这一篇主要写的是findContours和drawContours两个函数，另外还有和文件操作相关的一个os.walk函数。文件操作os.walk基本逻辑walk会以深度优先的方式来遍历整个文件夹，也就是先把某一个文件夹及其
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2024-07-06 21:55:20
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# 使用Python OpenCV生成直方图的入门指南
在计算机视觉的实际应用中，直方图是一种非常重要的工具。它可以帮助我们分析和处理图像。本文将引导你使用Python与OpenCV创建图像的直方图，具体的步骤如下：
## 直方图生成步骤
我们将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
1. 引言你想知道如何在Python中生成直方图吗？在本教程中，我将向大家展示如何做到这一点。数值数据的分布可以用直方图表示。直方图是数据的一种可视化表示，它使用不同高度的条形图，其中每个条形图标识一段范围的数据。在Python中，我们可以使用两个模块绘制直方图：Matplotlib和Pandas。闲话少说，我们直接开始吧！2. 生成数据首先，让我们使用Numpy来创建一些虚拟数据，其中NumPy
原创
2022-11-12 16:40:30
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# Opencv Python 生成直方图的完整指南
在图像处理和计算机视觉领域，直方图是非常常用的工具，它可以用于分析图像的像素分布情况。这篇文章将指导你如何使用 OpenCV 和 Python 来生成图像的直方图。
## 整体流程
在实现直方图的过程中，我们可以将任务分成以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2
大部分时候我们为了方便都会用拍照或截图的方式快速获取并保存一些资料，但这样的偷懒方法最终都要落实到文字才能便于修改整理，所以如何才能将图片识别成文字呢？教你2种快速将图片转换成Word文档的方法。一、在线识别既然我们拍图是为了方便，那转换自然也是要省事了，所以使用在线直接识别转换的方法是最简单了，而且手机也能直接使用，最适合懒人党。具体使用方法也很简单，首先搜索speedpdf即可找到这款在线转换
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2023-07-06 22:15:52
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腐蚀与膨胀图像的腐蚀与膨胀互为逆向操作，通常用于处理二值图像（黑白图，以黑色为底面背景），因此需要先进行二值化处理，腐蚀和膨胀通俗的理解就是，在指定大小的卷积核内，如果该卷积核内全为黑色或全为白色，则该卷积核内像素值不变，但若是既有黑色又有白色，即在图像边缘处，那么膨胀操作则会将该卷积核内所有白色像素点都赋值变为黑色，以此将图像向内腐蚀掉一圈，而膨胀操作则相反，会将卷积核内的黑色像素点赋值成2白色
# Python OpenCV图像处理库及其形状识别功能
## 导言
Python OpenCV是一个强大的图像处理库，提供了丰富的功能和工具来处理和分析图像。其中之一是它的形状识别功能，可以帮助我们在图像中检测和识别不同的形状，比如矩形、圆形、三角形等。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python OpenCV来进行图像处理和形状识别，并提供一些代码示例来帮助读者更好地理解和应用这些功能。
原创
2023-10-22 05:49:50
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1.背景介绍1. 背景介绍OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，主要用于图像处理和计算机视觉任务。PythonOpenCV是使用Python编程语言的OpenCV库，它提供了一系列的函数和工具来处理和分析图像。在本文中，我们将深入探讨PythonOpenCV图像处理的核心概念、算法原理、最佳实践以及实际应用场景。2. 核心概
在这篇博文中，我将详细记录如何在VSCode中配置Python环境以使用OpenCV库。这对于计算机视觉的项目开发至关重要。我们将从环境准备开始，逐步深入到配置详解和排错指南，确保整个过程清晰可行。
## 环境准备
### 软硬件要求
在开始之前，确保你的计算机满足以下要求：
- **操作系统**: Windows 10 / macOS 10.15及以上 / Linux（Ubuntu 18.0
# Python Opencv安装缓慢教程
## 1. 整体流程
下面是Python Opencv安装的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装Python |
| 2 | 安装pip |
| 3 | 安装Opencv依赖 |
| 4 | 安装Opencv |
接下来，我将逐步指导你如何完成每一步。
## 2. 安装Python
首先，你需要
原创
2023-10-21 11:08:46
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# 如何使用Python OpenCV找矩形
## 流程图
```mermaid
graph TD;
A(导入库) --> B(读取图像);
B --> C(转为灰度图像);
C --> D(进行边缘检测);
D --> E(查找轮廓);
E --> F(筛选矩形);
F --> G(绘制矩形);
```
## 整体流程
在使用Python
原创
2024-04-18 04:39:36
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前言本节主要介绍了特征检测和匹配的算法，以及OpenCV中相应API的使用，最后实现了图像的查找。 目录前言一、特征相关概念1.特征2.应用场景二、特征检测1.Harris角点2.Shi-Tomasi角点检测3.SIFT（scale-Invariant Feature Transform）使用SIFT的基本步骤：关键点和描述子4.SURF(Speeded-up Robust Features)使用
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2024-09-15 07:03:02
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1.首先要绘制一个简单的直方图import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import mlab
from matplotlib import rcParams
fig1 = plt.figure(2)
rects =plt.bar(left = (0.2,1),height = (1,0.5),width
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2023-06-16 04:35:46
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# 用Python和OpenCV实现边缘检测的初学者指南
边缘检测是图像处理中的一项重要技术，广泛用于图像分析、计算机视觉和对象识别。本文将指导你如何使用Python和OpenCV库实现边缘检测。
## 整体流程
在我们开始之前，下面是实现边缘检测的基本流程概览：
| 步骤 | 任务描述 |
| ------ | ----------------
原创
2024-10-24 05:13:03
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