opencv直方图均衡化C++

++实现

OpenCV中的直方图均衡化可以通过equalizeHist()函数来实现。具体实现步骤如下：

1. 读入图像并转换为灰度图像。

2. 计算灰度图像的直方图。

3. 计算累积直方图，并将其归一化。

4. 计算灰度映射表。

5. 使用灰度映射表对灰度图像进行均衡化。

6. 显示原图和均衡化后的图像。

代码如下：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    // 读入图像
    Mat src = imread("lena.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
    if (src.empty())
    {
        cout << "Could not open or find the image!\n" << endl;
        return -1;
    }

    // 计算直方图
    Mat hist;
    int histSize = 256;
    float range[] = { 0, 256 };
    const float* histRange = { range };
    calcHist(&src, 1, 0, Mat(), hist, 1, &histSize, &histRange, true, false);

    // 计算累积直方图
    Mat cumHist = hist.clone();
    for (int i = 1; i < histSize; i++)
    {
        cumHist.at<float>(i) += cumHist.at<float>(i - 1);
    }

    // 归一化累积直方图
    cumHist /= (src.rows * src.cols);

    // 计算灰度映射表
    Mat lut(1, 256, CV_8UC1);
    for (int i = 0; i < 256; i++)
    {
        lut.at<uchar>(i) = saturate_cast<uchar>(cumHist.at<float>(i) * 255.0f);
    }

    // 均衡化图像
    Mat dst;
    LUT(src, lut, dst);

    // 显示原图和均衡化后的图像
    namedWindow("Original Image", WINDOW_AUTOSIZE);
    imshow("Original Image", src);

    namedWindow("Equalized Image", WINDOW_AUTOSIZE);
    imshow("Equalized Image", dst);

    waitKey(0);
    return 0;
}