计算机视觉学习：图像处理基础——直方图与高斯滤波探索

"这篇文档是关于计算机视觉课程的课后作业，主要涵盖了图像处理的基础内容，包括直方图、高斯滤波和直方图均衡化。作者使用Python的OpenCV库进行了相关实验，并提供了代码示例和实验截图。实验环境为Python与PyCharm集成开发环境。" 在计算机视觉领域，图像处理是基础且关键的一环，本作业主要涉及了以下几个知识点： 1. **直方图**： - 直方图是描述图像像素强度分布的图形，它以横轴表示像素强度（通常在0-255的灰度级之间），纵轴表示对应强度像素的数量或频率。通过直方图，可以直观地了解图像的整体亮度分布和对比度。 - 灰度直方图是常见的形式，用于分析单通道图像（如黑白图像）的像素强度分布。 - 较暗图像的直方图通常向左倾斜，而较亮图像的直方图向右倾斜。 - 在Python中，可以使用PIL库的Image模块打开图片，然后通过matplotlib库绘制直方图。 2. **直方图均衡化**： - 直方图均衡化是一种增强图像对比度的方法，通过重新分配像素值，使得图像的直方图更加均匀。 - 基本原理是通过对原始直方图进行变换，使得每个灰度级的像素数量大致相等，从而改善图像的可读性。 - 应用代码中，可能会涉及到numpy和OpenCV库的函数，例如`cv2.equalizeHist()`，用于执行直方图均衡化操作。 3. **高斯滤波（高斯模糊）**： - 高斯滤波是一种线性平滑滤波，用于去除图像噪声，平滑图像。 - 基本原理是用一个二维高斯核对图像进行卷积，高斯核的权值由高斯函数决定，可以有效地降低高频噪声的影响。 - 在Python中，可以使用OpenCV的`cv2.GaussianBlur()`函数实现高斯滤波。 这些基本概念和操作是计算机视觉和图像处理领域的基础，对于理解和分析图像特征、进行图像增强和预处理至关重要。通过实验和代码实践，学生能够更好地掌握这些理论知识，并应用于实际问题中。