文章目录直方图均衡化实质：对图像进行非线性拉伸，使得一定灰度范围像素点数量的值大致相等自适应直方图均衡（AHE）AHE对图像进行局部均衡限制对比度自适应直方图均衡（CLAHE）CLAHE直方图修剪过程CLAHE算法步骤完整代码如下 直方图均衡化图像的直方图是对图像对比度效果上的一种处理，旨在使得图像整体效果均匀，黑与白之间的各个像素级之间的点更均匀一点。实质：对图像进行非线性拉伸，使得一定灰度范
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2024-07-26 17:54:37
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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：
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2023-11-13 16:17:35
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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。
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 |
| -
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
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2024-03-25 13:19:19
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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
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2024-02-27 20:36:37
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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
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
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2024-04-17 19:22:26
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void resize(InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, double fx=0, double fy=0, int interpolation=INTER_LINEAR ); src：输入，原图像，即待改变大小的图像； dst：输出，改变大小之后的图像，这个图像和原图像具有相同的内容，只是大小和原图像不一样而已； ds
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2024-05-01 15:42:41
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opencv学习笔记六（调整图像亮度与对比度）理论相关函数APIopencv自带函数自定义函数代码实现效果具体代码实现 理论图像变换可以看作如下：像素变换 – 点操作邻域操作 – 区域做图像的卷积，整体的特征的提取或者图像梯度的计算，图像的模式识别，匹配等前期处理，焦点检测，模糊，平滑等操作是需要邻域操作调整图像亮度和对比度属于像素变换-点操作下方是对像素点进行操作的数学表达式，用来调整图像亮度
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2023-11-14 09:06:23
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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：两个参数 和 一般称作 增益 和 偏置 参数。我们往往用这两个参数来分别控制 对比度 和 亮度 。你可以把 看成源图像像
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2024-01-05 17:12:52
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本次主要内容是直方图均衡化。主要分为三部分，灰度图像的归一化直方图、灰度图像直方图均衡处理和彩色图像直方图均衡处理。直方图均衡化处理：是图像处理领域中利用图像直方图对对比度进行调整的方法。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。总结就是是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全
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2024-03-25 14:14:17
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这篇文章介绍了直方图均衡化的方法
直方图的均衡化我们先来看看原图的直方图我们发现高亮区域的像素点很少，主要像素点集中在中低亮度区域我们先设置一个阈值，也就是图中的那根粉色的线，当某一亮度值的像素点的个数低于这个值时，我们认为这些像素点是无关紧要的。灰度图的亮度值范围是0-255，若亮度值为1的像素点的个数低于阈值，我们可简单的把亮度为1的像素点的亮度全设
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2024-02-29 18:17:12
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1 目标（1）访问像素值；
（2）初始化矩阵为0；
（3）学习saturate_cast做什么和它为什么有用？
（4）Get some cool info about pixel transformations2 理论可以参考[计算机视觉：算法和应用](http://szeliski.org/Book/)一文。3 图像处理（1）图像处理运算就是一个函数把输入的一个或多个图像，转换为输出图像的过程；
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2024-03-05 14:57:12
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一、图像混合1.1 ROI线性混合1.1.1 ROI在图像处理领域,我们常常需要设置感兴趣区域(ROI, region of interest),来专注或者简化工作过程。也就是从图像中选择的一个图像区域,这个区域是图像分析所关注的重点。我们圈定这个区域,以便进行进一步处理。而且,使用ROI指定想读入的目标,可以减少处理时间,增加精度,给图像处理来带不小的便利。定义ROI区域有两种方法:第一种是使用
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2024-08-07 11:12:31
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OPEN统计比较图像亮度int main()
原创
2024-03-29 13:14:20
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# Python OpenCV 图像亮度调整
在图像处理中，调整图像的亮度是一个常见的操作。通过调整图像的亮度，我们可以改变图像的整体明暗程度，使图像更加清晰或者更加柔和。在本文中，我们将介绍如何使用Python中的OpenCV库来实现图像亮度的调整。
## 安装OpenCV库
在使用OpenCV之前，我们需要先安装OpenCV库。可以通过以下命令使用pip来安装OpenCV：
```ba
原创
2024-04-15 03:36:06
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在数学中我们学过线性理论，在图像亮度和对比度调节中同样适用，看下面这个公式：在图像像素中其中：参数f(x)表示源图像像素。参数g(x) 表示输出图像像素。参数a（需要满足a>0）被称为增益（gain），常常被用来控制图像的对比度。参数b通常被称为偏置（bias），常常被用来控制图像的亮度。一、获取图像像素在opencv中图像数据是存放在Mat数据类型中，我们知道一个像素有rgb构成，所以Ma
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2023-11-10 10:29:39
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这篇文章中我们一起学习了如何在OpenCV中用createTrackbar函数创建和使用轨迹条，以及图像对比度、亮度值的动态调整。文章首先详细讲解了OpenCV2.0中的新版创建轨迹条的函数createTrackbar，并给上一个详细注释的示例。然后讲解图像的对比度、亮度值调整的细节，最后放出了一个利用createTrackbar函数创建轨迹条来辅助进行图像对比度、亮度值调整的程序源码。依然是先放
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2024-05-27 20:55:04
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1. 为何要获取图片的亮度？有哪些应用场合？在工厂或者其他工业生产过程中，需要提取目前场景的亮度。比如，检测手机的闪光灯功能是否正常。2. 算法实现2.1 图象转成HSV格式HSV(Hue, Saturation, Value)是根据颜色的直观特性由A. R. Smith在1978年创建的一种颜色空间, 也称六角锥体模型(Hexcone Model)。 这个模型中颜色的参数分别是：色调（H），饱和
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2024-03-16 10:53:58
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