opencv实现直方图
时间: 2024-05-20 21:09:32 浏览: 19
OpenCV是一个开源的计算机视觉库,提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。实现直方图可以通过OpenCV中的calcHist函数来实现,具体步骤如下:
1. 导入OpenCV库
```
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
```
2. 读取图像
```
img = cv2.imread('image.jpg')
```
3. 将图像转为灰度图
```
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
```
4. 计算直方图
```
hist = cv2.calcHist([gray_img],,None,[256],[0,256])
```
其中,第一个参数是待计算直方图的图像,第二个参数是通道索引,如果是灰度图就设置为0,第三个参数是掩码,表示要计算的区域,如果是整幅图就设置为None,第四个参数是直方图的大小,第五个参数是像素值范围。
5. 绘制直方图
```
plt.hist(gray_img.ravel(),256,[0,256])
plt.show()
```
其中,第一个参数是要绘制直方图的图像,使用ravel()函数将图像转为一维数组,第二个参数是直方图的大小,第三个参数是像素值范围。
相关问题
opencv实现直方图匹配
OpenCV是一个开源的计算机视觉库,它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。直方图匹配是一种图像处理技术,用于将一幅图像的直方图与另一幅图像的直方图进行匹配,从而实现颜色或亮度的调整。
在OpenCV中,可以使用`cv2.calcHist()`函数计算图像的直方图,使用`cv2.normalize()`函数对直方图进行归一化。然后,可以使用`cv2.compareHist()`函数来比较两个直方图的相似性。
下面是一个简单的示例代码,演示了如何使用OpenCV实现直方图匹配:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取原始图像和目标图像
src_img = cv2.imread('source_image.jpg', 0)
target_img = cv2.imread('target_image.jpg', 0)
# 计算原始图像和目标图像的直方图
src_hist = cv2.calcHist([src_img], [0], None, [256], [0, 256])
target_hist = cv2.calcHist([target_img], [0], None, [256], [0, 256])
# 归一化直方图
cv2.normalize(src_hist, src_hist, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)
cv2.normalize(target_hist, target_hist, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)
# 使用相关性匹配方法比较两个直方图
match_value = cv2.compareHist(src_hist, target_hist, cv2.HISTCMP_CORREL)
print("直方图匹配结果:", match_value)
```
在上面的代码中,我们首先使用`cv2.imread()`函数读取原始图像和目标图像,并将它们转换为灰度图像(参数为0)。然后,使用`cv2.calcHist()`函数计算原始图像和目标图像的直方图。接下来,使用`cv2.normalize()`函数对直方图进行归一化,以便进行比较。最后,使用`cv2.compareHist()`函数比较两个直方图的相似性,返回一个匹配值。
需要注意的是,直方图匹配只能调整图像的颜色或亮度,无法改变图像的形状或结构。如果需要更复杂的图像处理任务,可能需要使用其他技术或算法。
如何在python中利用OpenCV实现直方图均衡化,包括局部、全局、限制对比度自适应
在Python中,可以使用OpenCV库中的equalizeHist函数来实现直方图均衡化。具体实现如下:
1. 全局直方图均衡化
```python
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)
# 全局直方图均衡化
equ = cv2.equalizeHist(img)
# 显示原始图像和直方图均衡化后的图像
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Equalized Image', equ)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
2. 局部直方图均衡化
```python
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)
# 创建CLAHE对象
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8, 8))
# 局部直方图均衡化
equ = clahe.apply(img)
# 显示原始图像和直方图均衡化后的图像
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Equalized Image', equ)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
3. 限制对比度自适应直方图均衡化
```python
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)
# 限制对比度自适应直方图均衡化
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8, 8))
equ = clahe.apply(img)
# 显示原始图像和直方图均衡化后的图像
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Equalized Image', equ)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
以上就是在Python中使用OpenCV实现直方图均衡化的例子。其中,全局直方图均衡化使用equalizeHist函数,局部直方图均衡化和限制对比度自适应直方图均衡化使用createCLAHE函数。
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