opencv直方图规定化库函数

opencv直方图规定化库函数是equalizeHist，它用于提高图像的质量。该函数的函数原型如下：

void equalizeHist(InputArray src, OutputArray dst)

示例代码如下：

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

using namespace cv;
using namespace std;

int main(int artc, char** argv) {
    Mat src = imread("C:/Users/Dell/Desktop/picture/butterfly.jpg");
    if (src.empty()) {
        printf("could not load image...\n");
        return -1;
    }

    // 灰度直方图规定化
    Mat gray, dst;
    cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);
    equalizeHist(gray, dst);

    // 输出结果
    namedWindow("input", WINDOW_AUTOSIZE);
    imshow("input", src);
    imshow("equalizeHist", dst);

    waitKey(0);
    return 0;
}

相关问题

实验内容：直方图均衡化、直方图规定化 1、将“原图.bmp”转换成灰度图像，并进行直方图均衡化 2、采用直方图规定化算法，对“原图.bmp”RGB三个通道的直方图分别改成与“参考图像.bmp”一致。 要求： 1、自行c++代码实现，不使用opencv提供的直方图均衡化、规定化函数

实验内容涉及图像处理中的两个基本操作：直方图均衡化和直方图规定化。

**1. 直方图均衡化**：
直方图均衡化是一种增强图像对比度的技术，通过改变像素值的概率分布，使得整个图像的亮度范围更均匀。首先，你需要读取灰度图像"原图.bmp"，然后计算每个灰度级的像素频率，接着构建一个新的灰度级映射表，使得低灰度区域对应新空间的高概率，高灰度区域对应低概率，从而达到均衡的效果。以下是简单的步骤：

// 代码示例
#include <iostream>
#include <fstream>

int main() {
    // 读取灰度图像
    // ... (代码略)
    
    // 计算直方图
    int histogram[256] = {0}; // 假设8位灰度图像
    for (int y = 0; y < height; ++y) {
        for (int x = 0; x < width; ++x) {
            histogram[gray_values[y * width + x]]++;
        }
    }

    // 均衡化处理
    // ... (填充直方图并生成新的灰度值映射)

    // 应用新的灰度映射到图像
    // ... (代码略)

    return 0;
}

**2. 直方图规定化**：
直方图规定化则需要针对RGB三个通道分别处理，先分别计算每个通道的直方图，然后找到参考图像"参考图像.bmp"的相应直方图，将当前图像的直方图调整至与参考图像相同。这通常涉及到寻找累积分布函数（CDF）的交叉点，将当前图像像素映射到这个交叉点上。这里假设你已经有了找到交叉点的算法：

// 对RGB通道分别处理
for (int i = 0; i < 3; ++i) {
    // ... (计算当前通道的直方图，找出交叉点，创建映射)

    // 应用规定化的映射到通道像素
    // ... (代码略)
}

return 0;

注意，这只是一个大致的框架，实际代码中还需要处理文件I/O、图像数据的读写以及边界条件等细节。同时，上述代码并未提供完整的库函数支持，对于文件读写和图像处理，你可能需要用到如`std::ifstream`和一些图像处理库（如FreeImage、Magick++等）。

python opencv 计算灰度直方图

在Python中，使用OpenCV库计算图像的灰度直方图，你可以按照以下步骤操作：

1. 首先，确保已安装了OpenCV库（cv2）。如果还没有安装，可以使用pip安装：

   pip install opencv-python

2. 导入所需的库函数：

   import cv2
   import numpy as np

3. 加载图片并转换为灰度图像：

   img = cv2.imread('image_path.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

`cv2.IMREAD_GRAYSCALE`参数告诉OpenCV将图像加载为灰度模式。

4. 计算灰度直方图：

   hist, bins = np.histogram(img.flatten(), 256, [0, 256])

`hist`是一个数组，包含了各个灰度级的像素数；`bins`是对应的灰度值范围。

5. 可视化直方图：

   plt.plot(bins[:-1], hist, 'r')
   plt.xlabel('灰度值')
   plt.ylabel('频率')
   plt.title('灰度直方图')
   plt.show()

这里假设已经导入了matplotlib.pyplot来进行图表绘制。