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通过本教程,您将学会如何在OpenCV中:
cv::split 将图像分割为相应的通道cv::normalize 规范化直方图直方图是一种统计图表,用于记录数据的分布情况。每个bin(图箱)代表一个特定的范围内的数据发生次数。例如,若我们在处理图像强度(0-255)时,直方图可以帮助我们理解图像中各强度值的出现频率。
直方图均衡化是一种增强图像对比度的方法,能够使图像中的亮度分布更加均匀。通过扩展图像的强度范围,可以更好地利用图像的对比度信息,从而提高图像的可视质量。
在OpenCV中,我们可以使用 cv::split 函数将图像分割为多个通道。例如:
image = cv2.imread('path_to_image.jpg')h, w, ch = cv2.split(image) 这里 h 和 w 分别表示图像的高度和宽度,ch 则是通道数(如RGB)。
使用 cv::calcHist 函数计算图像的直方图。对于RGB图像,我们需要分别计算每个通道的直方图:
hist = cv2.calcHist(image, [0], [0, 256], hist_size, True)
这里 hist_size 是 bin 的数量,通常设置为256,以覆盖0-255的范围。
为了确保直方图的概率分布,使用 cv::normalize 函数对直方图进行归一化:
cv2.normalize(hist, hist, 0, 255, True)
将规范化后的直方图应用到图像中,增强图像对比度:
dst = cv2.applyColorMap(image, hist)cv2.imwrite('enhanced_image.jpg', dst) 通过直方图均衡化处理后的图像,其亮度分布更加均匀,细节更加丰富,颜色对比度更为明显。
直方图均衡化常用于:
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