计算机视觉：图像直方图绘制与均衡化实战

本资源主要关注于计算机视觉中的两个关键主题：图像直方图绘制与图像均衡化。直方图在计算机视觉中扮演着重要的角色，它用来分析图像中像素值的分布情况，通过统计不同亮度级别像素的数量，有助于理解图像的亮度特征和对比度。在提供的代码示例中，首先使用Python的matplotlib库展示了如何绘制一幅图像的直方图，如`image`变量中的0.jpg图片，通过`ravel()`函数将其转换为一维数组以便于处理。 图像直方图均衡化则是一项技术，用于提升图像的整体对比度，使图像在直方图上呈现出更均匀的分布。通过OpenCV中的`cv.equalizeHist()`函数，代码对灰度图像进行均衡化处理，并对比了原始图像和均衡化后的图像在直方图上的变化。`cv.calcHist()`函数用于计算直方图，分别展示了均衡前后的像素分布情况。 此外，高斯滤波作为线性滤波的一种，是图像处理中常见的平滑技术，常用于去除噪声和模糊图像。OpenCV中的`GaussFilter`函数用于实现这一过程，尽管在这个资源中没有直接展示高斯滤波的具体代码，但理解了直方图和均衡化后，对于后续可能涉及的图像平滑处理会有辅助作用。 总结起来，这部分内容涵盖了计算机视觉基础中的图像分析方法，包括直方图的绘制与解读，以及如何利用直方图均衡化改善图像质量。这对于理解和应用计算机视觉算法，特别是在图像增强和预处理阶段，是非常实用的知识点。后续的学习可能会深入探讨其他类型的滤波器，以及如何结合直方图信息进行更复杂的图像处理任务。