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  • 开发环境为QT5.8+opencv3.2,主要实现了图像点运算,包括图像反色,灰度拉伸,灰度均衡。
  • 图片灰度拉伸

    2016-12-03 10:33:39
    利用opencv 实现的灰度拉伸效果 可以直接运行
  • Android Studio 依赖OpenCV3.4.1作为依赖包 进行图片灰度处理 下载就可用
  • Python OpenCV实例:图像灰度拉伸

    千次阅读 2018-04-19 17:13:00
    定义:灰度拉伸,也称对比度拉伸,是一种简单的线性点运算。作用:扩展图像的 直方图,使其充满整个灰度等级范围内 公式: g(x,y) = 255 / (B - A) * [f(x,y) - A], 其中,A = min[f(x,y)],最小灰度级;B = max[f(x...
    #coding:utf-8
    '''
    灰度拉伸
    定义:灰度拉伸,也称对比度拉伸,是一种简单的线性点运算。作用:扩展图像的
          直方图,使其充满整个灰度等级范围内
    公式:
    g(x,y) = 255 / (B - A) * [f(x,y) - A],
    其中,A = min[f(x,y)],最小灰度级;B = max[f(x,y)],最大灰度级;
         f(x,y)为输入图像,g(x,y)为输出图像
    
    缺点:如果灰度图像中最小值A=0,最大值B=255,则图像没有什么改变
    
    '''
    
    import cv2
    import numpy as np
    
    def grey_scale(image):
        img_gray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_RGB2GRAY)
        
        rows,cols = img_gray.shape
        flat_gray = img_gray.reshape((cols * rows,)).tolist()
        A = min(flat_gray)
        B = max(flat_gray)
        print('A = %d,B = %d' %(A,B))
        output = np.uint8(255 / (B - A) * (img_gray - A) + 0.5)
        return output
    
    src = cv2.imread('datas/f4.jpg')
    result = grey_scale(src)
    cv2.imshow('src',cv2.cvtColor(src,cv2.COLOR_BGR2GRAY))
    cv2.imshow('result',result)
    
    cv2.waitKey()
    cv2.destroyAllWindows()

    171256_khyh_106657.png

     

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  • 实验内容及实验原理:1、灰度的线性变换灰度的线性变换就是将图像中所有的点的灰度按照线性灰度变换函数进行变换。该线性灰度变换函数是一个...2、灰度拉伸灰度拉伸和灰度线性变换相似。不同之处在于它是分段线性变...

    实验内容及实验原理:

    1、灰度的线性变换

    灰度的线性变换就是将图像中所有的点的灰度按照线性灰度变换函数进行变换。该线性灰度变换函数是一个一维线性函数:f(x)=a*x+b

    其中参数a为线性函数的斜率,b为线性函数的在y轴的截距,x表示输入图像的灰度,f(x)表示输出图像的灰度。

    要求:输入一幅图像,根据输入的斜率和截距进行线性变换,并显示。

    2、灰度拉伸

    灰度拉伸和灰度线性变换相似。不同之处在于它是分段线性变换。表达式如下:


    其中,x1和x2是分段函数的转折点。

    要求:输入一幅图像,根据选择的转折点,进行灰度拉伸,显示变换后的图像。

    3、灰度直方图

    灰度直方图是灰度值的函数,描述的是图像中具有该灰度值的像素的个数,其横坐标表示像素的灰度级别,纵坐标表示该灰度出现的频率(象素的个数)。

    要求:输入一幅图像,显示它的灰度直方图,可以根据输入的参数(上限、下限)显示特定范围的灰度直方图。

    4、直方图均衡:要求

    1)    显示一幅图像pout.bmp的直方图;

    2)    用直方图均衡对图像pout.bmp进行增强;

    3)    显示增强后的图像。

    实验过程:

    打开原图像,创建结果图像:

    IplImage *src = cvLoadImage("pout.bmp", 1);//原图
    IplImage *dst =cvCreateImage(cvSize(src->width, src->height), IPL_DEPTH_8U, 1);

    函数说明:

    CVAPI(IplImage*)cvLoadImage( constchar* filename, intiscolorCV_DEFAULT (CV_LOAD_IMAGE_COLOR));
    
    //Iscolor的值:
    enum{
    /* 8bit, color ornot */  CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED  =-1,
    /* 8bit, gray */         CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE  =0,
    /* ?, color */           CV_LOAD_IMAGE_COLOR      =1,
    /* any depth, ? */       CV_LOAD_IMAGE_ANYDEPTH   =2,
    /* ?, any color */       CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR   =4,
    /* ?, no rotate */       CV_LOAD_IMAGE_IGNORE_ORIENTATION  =128
    };
    
    CVAPI(IplImage*)  cvCreateImage( CvSizesize, intdepth, intchannels );
    @param size Imagewidth and height
    @param depth Bitdepth of image elements. See IplImage for valid depths.
    @param channelsNumber of channels per pixel. See IplImage for details. This function onlycreates
    images withinterleaved channels.

    图像显示:

    cvNamedWindow("Image", 1);//创建窗口
    cvShowImage("Image", dst);//显示图像,在指定窗口显示制定图像
    cvWaitKey(0); //等待按键
    cvDestroyWindow("Image");//销毁窗口
    
    //函数说明
    CVAPI(int)cvNamedWindow( constchar* name, intflagsCV_DEFAULT(CV_WINDOW_AUTOSIZE) );
    Flags:
    CV_WINDOW_NORMAL   =0x00000000, //the user canresize the window (no constraint)  / alsouse to switch a fullscreen window to a normal size
    CV_WINDOW_AUTOSIZE = 0x00000001, //the user cannot resize the window, the size isconstrainted by the image displayed
    CV_WINDOW_OPENGL   =0x00001000, //window with openglsupport

    灰度线性变换

    对图像的每个像素遍历,获取原图像的灰度值,然后计算线性变换后的值,设置目标图像相应位置的灰度值

    for (int i = 0;i < src->height; i++){
         for (int j = 0; j < src->width; j++){
             CvScalar s =cvGet2D(src, i, j);
             s.val[0] = fa * s.val[0] + fb;
             cvSet2D(dst, i, j, s);
         }
    }
    
    //函数说明:
    //参数为图像指针和坐标,如果指定位置不存在则返回0
    CVAPI(CvScalar)cvGet2D( constCvArr* arr, intidx0, intidx1 );
    The functions returna specific array element. In the case of a sparse array the functions return 0
    if the requestednode does not exist (no new node is created by the functions).
    @param arr Inputarray
    @param idx0 Thefirst zero-based component of the element index
    //返回值类型:
    typedefstructCvScalar{
    double val[4];
    }

    变换前:

    变换后:

    灰度拉伸

    根据当前灰度值所处的区间进行相应的变换

    for (int i = 0;i < src->height; i++){
         for (int j = 0; j < src->width; j++){
             CvScalar s =cvGet2D(src, i, j);
             if(s.val[0] < x1)
                  s.val[0] = y1 / x1*s.val[0];
             elseif (s.val[0] <= x2)
                  s.val[0] = (y2 - y1) / (x2 -x1)*(s.val[0] - x1) + y1;
             else
                  s.val[0] = (255 - y2) / (255 -x2)*(s.val[0] - x2) + y2;
             cvSet2D(dst, i, j, s);
         }
    }

    变换前:

    变换后:

    灰度直方图

    将灰度分为256个离散的值进行统计,存放在table数组中

    for (int i = 0;i < src->height; i++){
         for (int j = 0; j < src->width; j++){
             CvScalar s =cvGet2D(src, i, j);
             table[(int)s.val[0]]++;
         }
    }
    
    //找出灰度出现次数的最大值,以对直方图进行缩放
    for (int i = 0;i < 256; i++)
         if (table[i]> max)max = table[i];
    
    //创建直方图:
    Mat histgram(256, 256, CV_8U, Scalar(255));
    
    //构造函数说明:
    /** @overload
    @param rows Numberof rows in a 2D array.
    @param cols Numberof columns in a 2D array.
    @param type Arraytype. Use CV_8UC1...CV_64FC4 to create 1-4 channel matrices, orCV_8UC(n)...CV_64FC(n) to create multi-channel (up toCV_CN_MAX channels) matrices.
    @param s An optionalvalue to initialize each matrix element with. To set all the matrix elements tothe particular value after the construction, use theassignment operator
    Mat::operator=(constScalar& value) .
    */
    Mat(introws, intcols, inttype, constScalar& s);//s是所有像素的初始化值
    
    //绘制直方图:在指定的范围内画线,线的长度为指定会的像素个数,并且缩放到255之间
    for (int i =range[0]; i <= range[1]; i++)
         line(histgram, Point(i,255), Point(i, (255 - table[i]*255/max)), Scalar(0));

    直方图:


    直方图均衡

    计算累计直方图并取整确定映射关系:

    for (int i = 1;i < 256; i++){
         s_table[i%2] = s_table[(i - 1)%2] + (float)table[i] / sum;
         new_table[i] = (int)(s_table[i%2]* 255 + 0.5);
    }

    用新值绘制新图

    均衡前:

    均衡后:

    源码:

    // opencv1.cpp: 定义控制台应用程序的入口点。
    //
    
    #include "stdafx.h"
    #include<iostream>  
    #include <opencv2/core/core.hpp>  
    #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>  
    #include <cv.h>
    //#include <highgui.h>
    #include <cxcore.h>
    #include <cvaux.h>
    #include <stdlib.h>
    #include <imgproc.hpp>
    
    using namespace cv;
    
    int main()
    {
    	IplImage *src;
    	src = cvLoadImage("pout.bmp", 1);//原图
    	IplImage *dst = cvCreateImage(cvSize(src->width, src->height), IPL_DEPTH_8U, 1);
    	
    	
    	std::cout << "灰度线性变换..."<<std::endl;
    	double fa = 1.0, fb = 0.0;
    	while (fa >= 0)
    	{
    		for (int i = 0; i < src->height; i++)
    		{
    			for (int j = 0; j < src->width; j++)
    			{
    				CvScalar s = cvGet2D(src, i, j);
    				s.val[0] = fa * s.val[0] + fb;
    				cvSet2D(dst, i, j, s);
    			}
    		}
    		cvNamedWindow("Image", 1);//创建窗口
    		cvShowImage("Image", dst);//显示图像
    		cvWaitKey(0); //等待按键
    		cvDestroyWindow("Image");//销毁窗口
    
    		std::cin >> fa >> fb; 
    	}
    
    	std::cout << "灰度拉伸..."<<std::endl;
    	double x1 = 0.0, y1 = 0.0, x2 = 1.0, y2 = 1.0;
    	while (x1 >= 0)
    	{
    		for (int i = 0; i < src->height; i++)
    		{
    			for (int j = 0; j < src->width; j++)
    			{
    				CvScalar s = cvGet2D(src, i, j);
    				if (s.val[0] < x1)
    				{
    					s.val[0] = y1 / x1*s.val[0];
    				}
    				else if (s.val[0] <= x2)
    				{
    					s.val[0] = (y2 - y1) / (x2 - x1)*(s.val[0] - x1) + y1;
    				}
    				else
    				{
    					s.val[0] = (255 - y2) / (255 - x2)*(s.val[0] - x2) + y2;
    				}
    				cvSet2D(dst, i, j, s);
    			}
    		}
    		cvNamedWindow("Image", 1);//创建窗口
    		cvShowImage("Image", dst);//显示图像
    		cvWaitKey(0); //等待按键
    		cvDestroyWindow("Image");//销毁窗口
    
    		std::cin >> x1 >> y1 >> x2 >> y2;
    	}
    	
    
    	std::cout << "灰度直方图..." << std::endl;
    
    	int table[256] = { 0 };
    	int range[] = { 0, 255 };
    	std::cin >> range[0] >> range[1];
    	for (int i = 0; i < src->height; i++)
    	{
    		for (int j = 0; j < src->width; j++)
    		{
    			CvScalar s = cvGet2D(src, i, j);
    			table[(int)s.val[0]]++;
    		}
    	}
    	double max = 0;
    	int sum = 0;
    	for (int i = 0; i < 256; i++)
    	{
    		sum += table[i];
    		if (table[i] > max)max = table[i];
    		//std::cout << table[i] << std:: endl;
    	}
    	Mat histgram(256, 256, CV_8U, Scalar(255));
    	for (int i = range[0]; i <= range[1]; i++)
    	{
    		line(histgram, Point(i, 255), Point(i, (255 - table[i]*255/max)), Scalar(0));
    	}
    	namedWindow("histgram");
    	imshow("histgram", histgram);
    	waitKey(0);
    
    
    	std::cout << "灰度均衡直方图..." << std::endl;
    	int new_table[256] = { 0 };
    	float s_table[2] = { (float)table[0]/sum };
    	for (int i = 1; i < 256; i++)
    	{
    		s_table[i%2] = s_table[(i - 1)%2] + (float)table[i] / sum;
    		new_table[i] = (int)(s_table[i%2] * 255 + 0.5);
    	}
    	for (int i = 0; i < src->height; i++)
    	{
    		for (int j = 0; j < src->width; j++)
    		{
    			CvScalar s = cvGet2D(src, i, j);
    			s.val[0] =new_table[(int)s.val[0]];
    			cvSet2D(dst, i, j, s);
    		}
    	}
    
    
    	cvNamedWindow("Image", 1);//创建窗口
    	cvShowImage("Image", dst);//显示图像
    	cvWaitKey(0); //等待按键
    	cvDestroyWindow("Image");//销毁窗口
    
    
    	cvReleaseImage(&dst); //释放图像
    }
    
    

    原图:(原来是bmp格式的,但是不能上传,改成png格式了,分辨率都是256X256的)



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  • Python_OpenCV_灰度拉伸

    2021-03-17 09:17:41
    灰度拉伸 output=255/(B-A)*[img_gray-A] 其中,A为最小灰度级,B为最大灰度级 img_gray为输入图像,output为输出图像 缺点:若图像中最小灰度值=0,最大灰度值=255,则图像不会有什么改变 ''' import cv2 ...

     

    '''
    灰度拉伸
    output=255/(B-A)*[img_gray-A]
    其中,A为最小灰度级,B为最大灰度级
                  img_gray为输入图像,output为输出图像
    
    缺点:若图像中最小灰度值=0,最大灰度值=255,则图像不会有什么改变
    '''
     
    import cv2
    import numpy as np
    
    def grey_scale(image):
        img_gray=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_RGB2GRAY)
    
        rows,cols=img_gray.shape
        flat_gray=img_gray.reshape((cols*rows,)).tolist()
        A=min(flat_gray)
        B=max(flat_gray)
        print("最小灰度值:%d,最大灰度值:%d"%(A,B))
        output=np.uint8(255/(B-A)*(img_gray-A)+0.5)
        return output
    
    input=cv2.imread("test.jpg")
    out=grey_scale(input)
    
    cv2.namedWindow(u"in",0)#可以拖动窗口大小
    cv2.resizeWindow(u"in", 640, 480)#设置窗口大小
    cv2.moveWindow(u"in",1200,500)#设置窗口位置
    
    cv2.namedWindow(u"out",0)#可以拖动窗口大小
    cv2.resizeWindow(u"out", 640, 480)#设置窗口大小
    cv2.moveWindow(u"out",1200,500)#设置窗口位置
    
    cv2.imshow("in",cv2.cvtColor(input,cv2.COLOR_BGR2GRAY))
    cv2.imshow("out",out)
    
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

     

    效果:

    展开全文
  • 1、直方图均衡化 ...2、灰度拉伸  由于光线原因会造成图像局部过亮或过暗,需要对图像进行拉伸使之覆盖较大的取值区间。使亮的区域更亮,暗的区域更暗,提高图像的对比度,从而使图像边缘明显。

    1、直方图均衡化

    void cvEqualizeHist( const CvArr* src, CvArr* dst );

    用来使灰度图象直方图均衡化,可以将比较淡的图像变换为比较深的图像(即增强图像的亮度及对比度)。

    2、灰度拉伸

         由于光线原因会造成图像局部过亮或过暗,需要对图像进行拉伸使之覆盖较大的取值区间。使亮的区域更亮,暗的区域更暗,提高图像的对比度,从而使图像边缘明显。灰度拉伸是将灰度图像进行分段性变化,即若原图像f(x,y)的灰度变化区间为[a,b],变换后图像g(x,y)的灰度范围扩展到区间[c,d],可采用下列线性变换来实现:

    代码如下:

    void stretch(IplImage* src,IplImage* dst,int nMin,int nMax)
    {
    	int low_value=nMin;    //拉伸后像素的最小值 
    	int high_value=nMax;   //拉伸后像素的最大值
    
    	float rate=0;          //图像的拉伸率
    
    	float stretch_p[256],stretch_p1[256],stretch_num[256];
    	//清空三个数组,初始化填充数组元素为0
    	memset(stretch_p,0,sizeof(stretch_p));
    	memset(stretch_p1,0,sizeof(stretch_p1));
    	memset(stretch_num,0,sizeof(stretch_num));
    	//统计图像各个灰度级出现的次数
    	uchar* srcData=(uchar*)src->imageData;
    	uchar* dstData=(uchar*)dst->imageData;
    	int nHeight=src->height;
    	int nWidth=src->width;
    	int i,j;
    	uchar nVal=0;
    	for (i=0;i<nHeight;i++)
    	{
    		for (j=0;j<nWidth;j++)
    		{
    			nVal=srcData[i*nWidth+j];
    			stretch_num[nVal]++;
    		}
    	}
    	//统计各个灰度级出现的概率
    	for (i=0;i<256;i++)
    	{
    		stretch_p[i]=stretch_num[i]/(nHeight*nWidth);
    	}
    	//统计各个灰度级的概率和
    	for (i=0;i<256;i++)
    	{
    		for (j=0;j<=i;j++)
    		{
    			stretch_p1[i]+=stretch_p[j];
    		}
    	}
    	//计算两个阈值点的值
    	for (i=0;i<256;i++)
    	{
    		if (stretch_p1[i]<0.1)     //low_value取值接近于10%的总像素的灰度值
    		{
    			low_value=i;
    		}
    		if (stretch_p1[i]>0.9)     //high_value取值接近于90%的总像素的灰度值
    		{
    			high_value=i;
    			break;
    		}
    	}
    	rate=(float)255/(high_value-low_value+1);
    	//进行灰度拉伸
    	for (i=0;i<nHeight;i++)
    	{
    		for (j=0;j<nWidth;j++)
    		{
    			nVal=srcData[i*nWidth+j];
    			if (nVal<low_value)
    			{
    				dstData[i*nWidth+j]=0;
    			}
    			else if (nVal>high_value)
    			{
    				dstData[i*nWidth+j]=255;
    			}
    			else
    			{
    				dstData[i*nWidth+j]=(uchar)((nVal-low_value)*rate+0.5);
    				if (dstData[i*nWidth+j]>255)
    				{
    					dstData[i*nWidth+j]=255;
    				}
    			}
    		}
    	}
    }


     

     

     

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  • opencv中的灰度变换

    千次阅读 2018-07-13 14:13:54
    本文介绍的图像的灰度变换则不同,其对像素的计算仅仅依赖于当前像素...图像灰度变换的有以下作用:改善图像的质量,使图像能够显示更多的细节,提高图像的对比度(对比度拉伸)有选择的突出图像感兴趣的特征或者抑...
  • 灰度拉伸,与线性变换有点类似(可参考:灰度线性变换之c++实现(qt + 不调包)),不同之处在于灰度拉伸使用的是分段线性变换,所以它最大的优势是变换函数可以由用户任意合成。其公式如下图,其中x为输入像素值,...
  • 【图像处理】-004 图像灰度拉伸

    千次阅读 2018-12-11 13:58:45
    图像灰度拉伸 文章目录1 原理2 Matlab实现3 OpenCV实现4 效果 1 原理   图像灰度拉伸是改变图像对比度的一种方法,通过灰度映射,将原图中某一区段中的灰度值映射到另一灰度值,从而拉伸或压缩整个图像的灰度...
  • QT+opencv的图像处理

    2017-09-14 09:20:53
    使用QT做界面下的采用opencv库编的图像处理软件,对于刚入门视觉学习,图像处理的人应该很有帮助,功能也比较全面,对于图像的基本处理都集成了,也可以根据自己需求添加相应功能;opencv为2.4.9其他版本的话可以...
  • 开发环境为QT5.8+opencv3.2,主要实现了图像几何变换,包括图像平移,图像旋转,图像缩放。
  • OpenCV图像增强之对比度拉伸 C++

    千次阅读 2019-02-19 17:51:22
    下图是典型的对比度拉伸变换。点(r1,s1)和(r2,s2)的位置控制变换函数的形状。 如果r1=r2,s1=s2,则变换为一线性函数; 若r1=r2,s1=0且s2=L-1,则是阈值处理函数,产生一幅二值图像; 处理一幅8bit低对比度图像,(r1,...
  • 基本思想:基本原理参考OpenCV手册,此处只记录一下如何使用; #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include<vector> using namespace std; using namespace cv; int main() { ...
  • VS2017平台使用C++结合OpenCV 进行最大最小值图像拉伸 VS2017C++ OpenCV 因为要进行图像处理课设,安装了VS2017-C++环境,同时使用了OpenCV、GDAL、QT等完成了环境搭建,第一个作业便是使用C++进行图像最大最小值...
  • 在进行图像操作时,为加快图像的处理速度,往往需要对图像的局部进行操作,一般是设置ROI区域,然后对ROI区域进行二值化,在对灰度图进行特征的检测与提取。此方法可以大大加快图像处理的速度。本博文结合opencv进行...
  • OpenCV学习笔记(一)对比度拉伸

    万次阅读 2016-12-06 14:27:42
     对比度拉伸技术是通过扩展图像灰度级动态范围来实现的,它可以扩展对应的全部灰度范围。提高图像的对比度可以增强图像各个区域的对比效果,对图像感兴趣的部分进行增强,而对图像不感兴趣的部分进行抑制,对比度...
  • 本文实例为大家分享了Opencv实现图像灰度线性变换的具体代码,供大家参考,具体内容如下 通过图像灰度线性变换提高图像对比度和亮度,原图像为src,目标图像为dst,则dst(x,y) = * src(x,y) + 。 不仅对单通道...
  • 开发环境为:win10+QT5.8+opencv3.2一、读取图像 QT中显示图片的时候可以用QLabel也可以用GraphicsView,本文使用的是QLabel。但是需要注意的是在opencv中图像是以BGR的顺序存储的,所以在读取并显示彩色图片之前...
  • 1.公式1.1线性变换假设原图像 f(x,y)的灰度范围为[a,b],希望变换后图像 g(x,y)的灰度范围扩展至[c,d],则灰度线性变换可表示为 1.2分段线性变换 2.C++代码实现#include "cv.h" #include "highgui.h" #include ...
  • 这样的图像直方图灰度往往都集中在某一色阶范围之内,我们需要将这些灰度拉伸到整个灰度级上,并使它们在直方图中均匀的分布,以达到增强图像的目的,这样我们就引入了图片的均衡化,以达到亮度的均衡化。...
  • 【Python3+OpenCV】实现图像处理—灰度变换篇

    千次阅读 多人点赞 2020-04-20 20:41:15
    本篇推文共计1000个字,阅读时间约3分钟。OpenCV是一个C++库,目前流行的计算机视觉编程库,用于实时处理计算机视觉方面的问题,它涵盖了很多计算机视觉领域的模块。在Python中常...
  • 关于灰度拉伸的一点思考

    千次阅读 2019-09-28 09:17:58
    以下图为例,左图是三通道图,中间是利用opencv的cvtColor函数转换的灰度图,可以看到在右侧日光照射下的车道显得很不清晰,所以对高灰度值区域进行灰度拉伸,可以得到有图,显然车道清晰了很多。虽然由此左侧的车道...
  • Gamma校正是一种重要的非线性变换,其是对输入图像灰度值进行指数变换,进而校正亮度偏差,通常应用于扩展暗调的细节。一般情况下,当Gamma校正的值大于1时,图像的高光部分被压缩而暗调部分被扩展;当Gamma矫正小于...
  • OpenCV灰度空间变换

    2019-12-16 23:08:37
    OpenCV入门之灰度空间变化 本系列博客主要以数字图像处理第三版为算法基础,以OpenCV为工具进行图像处理基础知识的分享。该教材的前两张基础知识这里不详述,有需要的读者自行查阅。本篇博客介绍第三章的前半部分,...
  •  灰度直方图是数字图像中最简单且有用的工具,这一篇主要总结OpenCV中直方图CvHistogram的结构和应用。 灰度直方图的定义 灰度直方图是灰度级的函数,描述图像中该灰度级的像素个数(或该灰度级像素出现的...
  • 算法原理1.直方图均衡直方图均衡化的基本思想是把原始图像的直方图变换为均匀分布的形式。这样增加了灰度值的动态范围,从而... p(i)=nin,i=0,1,...,L−1(L:灰度级个数)p(i)=\frac{n_i}{n},i=0,1,...,L-1 (L:灰度级个

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