equalizeHist
时间: 2023-08-16 19:10:14 浏览: 52
`equalizeHist` 是 OpenCV 中的一种直方图均衡化方法,可以将图像的灰度级进行重新分布,使得灰度级更加均匀,从而提高图像的对比度和亮度表现。这个函数的原型如下:
```c++
void equalizeHist(InputArray src, OutputArray dst);
```
其中 `src` 为输入图像, `dst` 为输出图像(直方图均衡化后的图像)。函数将直方图均衡化应用到输入图像的每个通道上,如果输入图像是灰度图像,则只有一个通道。函数会对每个通道分别计算累计分布函数,并将像素值映射到新的灰度级上。
相关问题
opencv equalizeHist
`equalizeHist`是OpenCV中的一个函数,用于直方图均衡化。直方图均衡化是一种用于增强图像对比度的方法,它通过重新分布图像的灰度级来扩展灰度范围。
在OpenCV中,`equalizeHist`函数的原型如下:
```cpp
void equalizeHist(InputArray src, OutputArray dst);
```
其中,`src`是输入图像,可以是单通道灰度图像或者多通道彩色图像。`dst`是输出图像,与输入图像具有相同的尺寸和类型。
使用`equalizeHist`函数可以很方便地对图像进行直方图均衡化。下面是一个示例代码:
```cpp
#include <opencv2/opencv.hpp>
int main()
{
// 读取图像
cv::Mat image = cv::imread("image.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
// 进行直方图均衡化
cv::Mat equalizedImage;
cv::equalizeHist(image, equalizedImage);
// 显示原始图像和均衡化后的图像
cv::imshow("Original Image", image);
cv::imshow("Equalized Image", equalizedImage);
cv::waitKey(0);
return 0;
}
```
在上述示例中,首先使用`imread`函数读取了一张灰度图像,然后调用`equalizeHist`函数对图像进行直方图均衡化,最后使用`imshow`函数显示原始图像和均衡化后的图像。
值得注意的是,`equalizeHist`函数只能处理单通道灰度图像,如果需要对彩色图像进行直方图均衡化,可以将彩色图像分解为各个通道,对每个通道分别进行直方图均衡化,然后再将各个通道合并起来。
c++ opencv equalizehist
equalizeHist函数是OpenCV中用于直方图均衡化的函数。直方图均衡化是一种用于增强图像对比度的技术,通过重新分布图像像素的灰度级,使得直方图更为均匀,从而增加图像的视觉效果。
在OpenCV中,使用equalizeHist函数可以对单通道图像进行直方图均衡化。
下面是使用equalizeHist函数的示例代码:
```cpp
#include <opencv2/opencv.hpp>
int main()
{
// 读取图像
cv::Mat image = cv::imread("image.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
// 应用直方图均衡化
cv::Mat equalizedImage;
cv::equalizeHist(image, equalizedImage);
// 显示原始图像和均衡化后的图像
cv::imshow("Original Image", image);
cv::imshow("Equalized Image", equalizedImage);
cv::waitKey(0);
return 0;
}
```