同时，一些常规的算法，比如中值滤波、最大值滤波、最小值滤波、表面模糊等等都可以通过局部直方图进行加速。而传统的获取局部直方图计算量很大，特别是半径增加时，耗时会成平方关系增加。...主要的优化思路是，沿着列方向一行一行的更行整行的列直方图，新的一行对应的列直方图更新时只需要减去已经不再范围内的那个像素同时加入新进入的像素的直方图信息。...之后，对于一行中的第一个像素点，累加半径辐射范围内的列直方图，得到改点的局部直方图，对于行中的其他的像素，则类似于更新行直方图，先减去不在范围内那列的列直方图，然后加上移入范围内的列直方图。...4、 根据局部直方图获的结果 根据不同的算法需求，结合局部直方图信息来获取结果，比如最大值算法可以用如下方式获得： for (K = 255; K >= 0; K--) {...经过测试，在我的I5的台式机中，1024*768图像在直方图更新上所需要的平均之间约为30ms，相比局部算法的核心就算部分时间（比如上述的求最大值），可能大部分耗时并不在这里。
bins参数表示指定bin的个数 range参数表示横坐标显示的范围，范围之外的将被舍弃。...ranges：像素值的范围，通常[0，256]。此外，假如channels为[0，1]，ranges为[0，256，0，180]，则代表0通道范围是0-256，1通道范围0-180。...tileGridSize：每次处理块的大小 import cv2 as cv # 局部直方图均衡化，也就是是说把整个图像分成许多小块（比如按10*10作为一个小块），那么对每个小块进行均衡化 def...clache_demo(image): # 局部直方图均衡化 基于灰度图像 局部增强对比度 gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)...hist：输入的模板图像直方图 ranges：直方图中每个维度bin的取值范围(即每个维度有多少个bin) scale：可选输出反向投影的比例因子，一般取1。
bins参数表示指定bin的个数 range参数表示横坐标显示的范围，范围之外的将被舍弃 cv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges,...ranges：像素值的范围，通常0，256。此外，假如channels为0，1，ranges为0，256，0，180，则代表0通道范围是0-256，1通道范围0-180。...tileGridSize：每次处理块的大小 import cv2 as cv # 局部直方图均衡化，也就是是说把整个图像分成许多小块（比如按10*10作为一个小块），那么对每个小块进行均衡化 def...clache_demo(image): # 局部直方图均衡化 基于灰度图像 局部增强对比度 gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)...hist：输入的模板图像直方图 ranges：直方图中每个维度bin的取值范围(即每个维度有多少个bin) scale：可选输出反向投影的比例因子，一般取1。
通常我们生活中遇到的图像，无论是jpg、还是png或者bmp格式，一般都是8位的（每个通道的像素值范围是0-255），但是随着一些硬件的发展，在很多行业比如医疗、红外、航拍等一些场景下，拥有更宽的量化范围的图像也越来越常见...、16等，这个时候WindowWidth可以直接指定，而如果只有RAW数据，一种方式就是根据数据的最大值来确定WindowWidth，即取大于最大值的2的整数次幂的那个值。...我们可以仿照一种强化的基于局部直方图裁剪均衡化的对比度调节算法 或者限制对比度自适应直方图均衡化算法原理、实现及效果 文中的方法将局部直方图均衡化引入到16位中，尝试看看效果是否有改善，这里不多谈，只说下我遇到的几个问题...另外，同样的道理，在局部算法里，还可以不用直方图均衡化算法，可以使用任何其他的基于直方图的调整基数，比如自动色剂等等。 ? ?...a、RAW数据直接ConvetUshortToByte的8位结果图 b、局部压缩直方图均衡后的RAW数据转换为8位的效果图
03 局部滤波处理 局部滤波处理是指利用3*3的图像块内的像素的颜色值对当前像素进行设定的一种图像处理技术。 ?...最大值滤波 最大值滤波是指在图像中以当前像素f(i, j)为中心切出一个N*M（例如3*3）像素组成的图像块，g(i, j)取图像块中灰度值中的最大值。...04 灰度图像直方图 对于每个灰度值，求出在图像中具有该灰度值的像素数的图形叫做灰度直方图，灰度直方图是灰度级的函数，描述图像中具有相同灰度像素的个数。...灰度直方图的横坐标是灰度级，纵坐标是该灰度出现的频率（即像素的个数）。 直方图的用途主要是给出了一个简单可见的指示，用来判断一幅图像是否合理的利用了全部被允许的灰度级范围。...如果图像具有超出数字量化器所能处理的范围的亮度，则这些灰度级将简单的置为0或255，因此将在直方图的一端或两端产生尖峰。 05 灰度图像二值化算法 ?
膨胀：结构元素的白点与要处理的图形对应像素点只要有一个相同，则该点设为白色，否则仍然为黑色。膨胀可以看成是最大值滤波，即用最大值替换中心像素点。...第四期主要内容： 7、霍夫变换：直线检测、圆检测 1）霍夫变换介绍 霍夫变换(Hough Transform)是图像处理中的一种特征提取技术，该过程在一个參数空间中通过计算累计结果的局部最大值得到一个符合该特定形状的集合作为霍夫变换结果...第五期主要内容： 最常用的三种传统的图像特征提取算法分别为Haar特征、LBP特征及HOG特征，三种特征描述了三种不同的局部信息： (1) HOG描述的是图像在局部范围内对应的形状边缘梯度信息； (2)...Haar描述的是图像在局部范围内像素值明暗变换信息； (3) LBP描述的是图像在局部范围内对应的纹理信息； 8、特征提取：HOG 在一副图像中，局部目标的表象和形状能够被梯度或边缘的方向密度分布很好地描述...Haar特征表征人脸在局部范围内像素值的明暗变化信息，结合积分图技巧加速训练一个级联的Adaboost分类器。
1.3 SIFT算法实现物体识别主要有三大工序： 1、提取关键点； 2、对关键点附加详细的信息（局部特征）也就是所谓的描述器； 3、通过两方特征点（附带上特征向量的关键点）的两两比较找出相互匹配的若干对特征点...梯度直方图的范围是0～360度，其中每10度一个柱，总共36个柱。随着距中心点越远的领域其对直方图的贡献也响应减小.Lowe论文中还提到要使用高斯函数对直方图进行平滑，减少突变的影响。...在实际计算时，我们在以关键点为中心的邻域窗口内采样，并用直方图统计邻域像素的梯度方向。梯度直方图的范围是0～360度，其中每45度一个柱，总共8个柱, 或者每10度一个柱，总共36个柱。...直方图中的峰值就是主方向，其他的达到最大值80%的方向可作为辅助方向，通过对关键点周围图像区域分块，计算块内梯度直方图，生成具有独特性的向量，这个向量是该区域图像信息的一种抽象，具有唯一性。...图中蓝色的圈代表高斯加权的范围（越靠近关键点的像素梯度方向信息贡献越大）。然后在每4×4的小块上计算8个方向的梯度方向直方图，绘制每个梯度方向的累加值，即可形成一个种子点，如图右部分示。
那么有没有一种更加高效的解决办法呢？ 一个好算法 我第一次面对这个题时，并没有想出一个漂亮的解决方案。...为了使考虑情况尽可能全面，画了许多直方图，防止使用原题目图片可能存在的一些特定假设，其中一个直方图如下图： ?...通过不断地对多个直方图的观察，发现面积最大的那个矩形好像都包含至少一个完整的bar，那么这条规律适用于所有的直方图吗？...至此我们找到了面积最大矩形的一个特性：各组成竖直块中至少有一个是完整的Bar。有了这条特性，我们再找面积最大的矩形时，就有了一个比较小的范围。...那么有没有一个解题的万能思考法则，按照这个法则去思考，最终能解决所有的问题或者是证明某个问题不可解？目前看来是没有这样的思考法则的，不然我们就可以制造出真正的会思考的机器了。
学习视频可参见python+opencv3.3视频教学 基础入门 outline 图像直方图 直方图均衡化 直方图应用 1.图像直方图（histogram） 图像直方图定义 一个灰度级在范围[0，L-1...()也是扁平化成一维数组，但是不会改变原数组 plt.hist(image.ravel(),256,[0,256]) # 256为bins数量，[0, 256]为范围，即灰度范围 plt.show...2.直方图均衡化 希望一幅图像的像素占有全部可能的灰度级且分布均匀，能够具有 高对比度； 基本思想是把原始图的直方图变换为均匀分布的形式，这样就增加 了像素灰度值的动态范围，从而达到增强图像整体对比度的效果...直方图均衡化的前提条件是图像是灰度图 全局直方图均衡化 测试用例 测试结果如下： 全局直方图均衡化会自动增强整个图像的对比度，增强效果不易控制，实际效果不理想 局部自适应直方图均衡化 测试用例 测试结果如下...，最大值，归一化类型 # cv.NORM_MINMAX对数组的所有值进行转化，使它们线性映射到最小值和最大值之间 cv.normalize(roiHist, roiHist, 0, 255,
在横轴上放了 n 个相邻的矩形，每个矩形的宽度是 1，而第 i（ ? ）个矩形的高度是 hi。 这 nn 个矩形构成了一个直方图。...例如，下图中六个矩形的高度就分别是 3,1,6,5,2,33,1,6,5,2,3。 ? 请找出能放在给定直方图里面积最大的矩形，它的边要与坐标轴平行。...对于上面给出的例子，最大矩形如下图所示的阴影部分，面积是 10。 ? 输入格式 第一行包含一个整数 n，即矩形的数量。 第二行包含 nn 个整数 h1,h2,…,hn，相邻的数之间由空格分隔。...hihi 是第 ii 个矩形的高度。 输出格式 输出一行，包含一个整数，即给定直方图内的最大矩形的面积。 数据范围 ?...输入样例： 6 3 1 6 5 2 3 输出样例： 10 思路： 这题可以n方枚举每个hi的左右端点然后取最大值，当然单调栈也可以 #include using namespace
在这一方面，传统的线性对比度拉升以及直方图均衡化是使用的最为广泛的全局图像增强方法。对比度拉升线性的调整了图像的动态范围，而直方图均衡化栖利用累计直方图分布概率重新映射图像的数据。...这些方法虽然简单，但是都没有考虑到局部的信息。并且，全局直方图均衡化（GHE)还会产生使得一些噪音过度加强。 ...在局部对比度增强方面，有两种方式是最为有名的，一种是自适应直方图均衡化(AHE),这个算法可以参考我的博文限制对比度自适应直方图均衡化算法原理、实现及效果。还有一种就是自适应对比度增强(ACE)。...AHE算法使用局部的直方图的相关信息对数据进行映射。这改变了图像的对比度，但是需要大量的计算。后来有人利用了双线性差值技术克服了这个问题，首先将图像分块，然后分别计算这些快内部的映射关系。...然而，在平滑的区域，局部均方差就会很小，这样CG的值比较大，从而引起了噪音的放大，所以需要对CG的最大值做一定的限制才能获得更好的效果。
后续我也在考虑二值图像的这个特殊性，曾经有考虑过比如膨胀时，遇到有个是白色的像素则停止循环，也考虑过使用直方图的方式进行优化，毕竟直方图也只有两个像素了，但是也还是达不到上述速度，有些甚至还更慢。...其中的“你box滤波的，sum>0当前点就是255” 这个是关键，是啊，针对二值图求局部矩形内的最大值，和求二值图像的局部均值如果我们能够建立起联系，那么就可以借助于快速的局部均值算法间接的实现腐蚀或膨胀...那如何将两者搭桥呢，仔细想想确实很简单，如果是求最大值（膨胀），那么只要局部有一个像素为255，结果就为255，此时的局部均值必然大于0 （考虑实际因素，应该是局部累加值，因为考虑最后的整除，不排除某个局部区域...，只有一个白点，当局部过大时，整除后的结果可能也为0），而只有所有局部内的像素都为0是，最大值才为0，这个时候 的局部累加值也必然为0。...一个最好的办法就是充分利用无符号和有符号数之间的特点，当我们把一个等于255的unsigned char数据类型强制转换为signed char时，他的值就等于-1，和我们要的值1相反， 这个时候我们原本代码里的
直方图规定化 实际上就是一个映射的过程，直方图均衡化要比直方图规定化还要再简单一些，只需把原始图的累积直方图乘以7然后四舍五入就是它们的映射结果。...还有一个东西是局部直方图处理(P84)，和空域滤波的方式相同，有一个框，定义一个区域，统计区域中的直方图，用均衡化的最中间的值来映射中心元素的像素值。...使用直方图统计的局部增强 这个在P87，以前也没有仔细看，主要是利用局部特性来做的。 对于一张图，有亮的地方也有暗的地方，我们需要暗部对比度增强，亮部不变，可以采用局部增强的方式。...⑥最大值滤波器。 ⑦最小值滤波器。 这三个没什么说的，都是常用的统计排序滤波器，中值滤波就是选择局部均值来代替当前锚点像素，所以对于椒盐噪声特别有用。 ⑧中点滤波器。...和中值稍有区别，是选择最大值和最小值的中点，适用于处理随机分布的噪声，比如高斯或者均匀噪声。 ⑨修整的阿尔法均值滤波器。
点操作改变原始像素但是不受其位置或相邻像素影响，通常用于更改灰度范围和分布。 03.图像阈值 图像阈值算法简单高效，至今仍在许多场景中使用，实时性非常好。 图像阈值分为全局阈值，局部阈值和动态阈值。...全局阈值将对整个图像使用单个阈值，而局部阈值将基于图像的局部信息在本地执行阈值化。 设置某个阈值T可以将图像分为两部分：大于T的像素组和小于T的像素组。...高于T的任何东西都变成1，低于T的任何东西都变成0。 Imgae阈值图像的示例 04.对比拉伸 对比度拉伸是将灰度值范围拉大，以达到色差更明显的目的。...05.直方图均衡化 直方图均衡处理是将原始图像的灰度直方图从相对集中的灰度间隔更改为整个灰度范围内的均匀分布。非线性拉伸图像并重新分配图像像素值，以便某个灰度范围大致相同。...如果我们将累积直方图H应用为对比度变化，那么我们将在图像上施加均匀的直方图。我们使用H作为一种查找表来查找图像的新值。 实际上，这可以通过以下方法完成： • 标准化累积直方图，以使最大值为1.0。
更直白一些就是说：图像的直方图是用来表现图像中亮度分布的直方图,给出的是图像中某个亮度或者某个范围亮度下共有几个像素。 直方图在CV里边应用的很广泛。...运行结果如下： 二：直方图的均衡化 直方图均衡化是通过拉伸像素强度的分布范围，使得在0~255灰阶上的分布更加均衡，提高了图像的对比度，达到改善图像主观视觉效果的目的。...把图像变得更清晰 cv.namedWindow("eaualHist_demo", cv.WINDOW_NORMAL) cv.imshow("eaualHist_demo", dst) #局部直方图均衡化...ranges参数表示直方图中每个维度bin的取值范围 （即每个维度有多少个bin）。 scale参数表示可选输出反向投影的比例因子，一般取1。...norm_type参数可以有以下的取值： NORM_MINMAX:数组的数值被平移或缩放到一个指定的范围，线性归一化，一般较常用。 NORM_INF:归一化数组的C-范数(绝对值的最大值)。
然而，一旦完成这些，我们有时还会希望将直方图变为归一化的形式，这时每个区间恰好表示的是该区间内的信息占总体的百分比。 cv2.normalize 规范化数组的范围或值范围。...NORM_MINMAX) thre, res_hist = cv2.threshold(res, 50, 0, cv2.THRESH_TOZERO) PIS(hist[:, 0], res_hist[:, 0]) 找出最显著的区间...有时你希望能找出所有元素个数高于某个给定阈值的区间，有时你只是希望能找出有最多元素的区间。...这种情况多发生在使用直方图来表示概率分布的时候。这时你可以选择使用cv2.minMaxLoc()。 cv2.minMaxLoc 查找数组中的全局最小值和最大值。...minLoc, # 最小值下标 maxLoc # 最大值下标 示例代码 img = mt.cv_rgb_imread('img.jpg', gray=True) hist = cv2
假设M表示模型直方图数据、I表示图像直方图数据、直方图交叉匹配可以被描述为如下： ? 其中J表示直方图的范围，即bin的个数。...基于上述理论，两位作者发现通过该方法可以定位图像中已知物体的位置，它们把这个方法叫做直方图反向投影(Back Projection)。...二：直方图反向投影 直方图反向投影可以通过如下步骤完成 对每个直方图BIN J ? 对图像的每个像素点I(x,y)根据像素值获得对应的直方图分布概率 ?...对得到分布概率图像做卷积 求取局部最大值，即得到已知物体位置信息 正是因为直方图反向投影有这样能力，所以在经典的MeanShift与CAMeanShift跟踪算法中一直是通过直方图反向投影来实现已知对象物体的定位...第一步:直方图计算 OpenCV自己实现通过对直方图插值实现LUT查找，不做RGB颜色降维，本人的实现反其道而行之，对图像颜色做降维得到直方图，不再对直方图计算使用LUT插值查找。
大家好，我是戴先生 今天给大家介绍一下如何利用玄学二分法找出峰值元素 想直奔主题的可直接看思路3 题目 给定一个整数数组 求出数组中任一峰值元素的索引地址i 注意： 1、峰值元素是指其值严格大于左右相邻值的元素...为数值4，7，4 思路1 高中数学告诉我们：最大值一定是极大值 所以很简单了 只要求出数组中的最大值就可以了 求出最大值的方法就多了 最简单的就是遍历所有元素 代码实现1 思路1的代码实现如下...题目要求我们找出任一极大值即可 所以我们在遍历数组的时候 只要找到了符合条件（大于左边和右边的值）的数 就能直接返回结果了 唯一需要注意的是首、尾两个值的情况 因为这两个值是没有“左边”或“右边”的值...0 : nums.length - 1; } 思路3 思路1和思路2的时间负责都都是O(n) 那么有没有办法将时间复杂度优化一下呢？...] 那么mid或mid的右侧一定存在一个极大值 那么就可以将范围锁定到mid~end之间 同理 如果如果nums[mid -1] > nums[mid] 那么在mid或者mid的左侧必然存在一个极大值
这里我们用一个有监督的参数分布来找出类的边界，并建立类之间的关系。 在经典的方法中，使用定制的滤波器组过滤纹理图像，然后使用基于直方图或词袋的方法对这些输出进行分组。...为此，FENet引入了分形编码(Fractal Encoding, FE)的概念，利用局部全局层次分形分析，找出纹理在空间排列中的模式。...直方图参数的精确值是通过反向传播来估计的。如图14所示，直方图的参数将作为局部化的直方图层，它将维护纹理分析的空间内容。 图14，图像包含了其他纹理，而不仅仅是草。...局部直方图可以区分图像中包含纯草(上两个直方图)或混合其他纹理(下两个直方图)的部分 直方图层主要有两部分: 软bin操作：这里使用RBF为直方图提供平滑估计。...当容器中心与特征值相等时，RBF的最大值为1，随着特征值远离容器中心，RBF值趋于0。
一、学习目标 了解了直方图反向投影的一般流程 了解2D直方图的使用 如有错误欢迎指出~ 二、了解直方图反向投影 2.1 了解2D直方图 需要对直方图进行反向投影，需要使用2D直方图。...，接受类型为uint8以及float32，参入参数时可以使用[]对参数进行标记； channels为传入的通道数； mask为一个遮罩，如果为None则表示对全图进行操作，若选择其中一个部分就需要制作一个遮罩对局部进行操作...； histSize为一个范围，或者说是BIN的数目； ranges表示像素值范围。...S的取值范围。...，255为范围的上限，cv2.NORM_MINMAX是一个归一化的方法，表示对数组的所有值进行转化，使值的映射在最小值和最大值之间。
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