cv2.imread('C:/Users/xpp/Desktop/coins.png',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)#原始图像 equ=cv2.equalizeHist(o)#灰度直方图均衡化...original",o) cv2.imshow("result",equ) plt.figure("原始图像直方图") plt.hist(o.ravel(),256)#绘制灰度直方图 plt.figure("均衡化结果直方图...") plt.hist(equ.ravel(),256)#绘制灰度直方图均衡化 cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 算法：灰度直方图均衡化是通过原始图像的灰度非线性变换...计算图像的灰度直方图 计算灰度直方图的累加直方图 进行区间转换 dst=cv2.equalizeHist(src) src表示输入图像 注意：均衡化后的直方图是使一定灰度范围内像元数量大致相等，不是完全平均分配...当原始图像直方图不同而图像结构性内容相同时，直方图均衡化得到的结果在视觉上几乎是完全一致的。 书籍：《数字图像处理与机器视觉——Visual C++与Matlab实现》
cv2.imread('C:/Users/xpp/Desktop/coins.png',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)#原始图像 equ=cv2.equalizeHist(o)#灰度直方图均衡化...equ.shape, np.uint8) mask[200:400,200:400]=255 histImage=cv2.calcHist([o],[0],None,[256],[0,255])#绘制灰度直方图均衡化...histMI=cv2.calcHist([equ],[0],mask,[256],[0,255])#绘制掩模直方图均衡化 plt.plot(histImage) plt.plot(histMI) cv2...首先将图像进行灰度直方图均衡化 然后灰度直方图均衡化后的图像进行掩模处理 最后绘制灰度直方图 书籍：《数字图像处理与机器视觉——Visual C++与Matlab实现》 文献：Dekker, N. ,
#合并红、绿、蓝3个颜色通道 cv2.imshow("result",result) Hb=cv2.calcHist([result],[0],None,[256],[0,255])#绘制B分量直方图均衡化...Hg=cv2.calcHist([result],[1],None,[256],[0,255])#绘制G分量直方图均衡化 Hr=cv2.calcHist([result],[2],None,[256]...,[0,255])#绘制R分量直方图均衡化 plt.figure("原始图像直方图") plt.plot(histb,color='b') plt.plot(histg,color='g') plt.plot...='r') cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 算法：颜色直方图均衡化是在许多图像检索系统中被广泛采用的颜色特征，会出现色彩失真。...首先将图像分解成通道B、G、R 然后这些通道分别进行直方图均衡化 最后合并所有通道 b, g, r=cv2.split(img) img表示输入图像 img=cv2.merge([b, g, r]) b
直方图均衡化定义：通过某种灰度映射使输入图像转换为在每一灰度级上都有近似相同的像素点的输出图像（即输出的直方图是均匀的）。...Matlab图像处理工具箱提供了用于直方图均衡化的函数histeq（），调用语法如下：[J,T]=histeq(I) I是原始图像，J是经过直方图均衡化的输出图像，T是变换矩阵 图像归一化：将图像转换成唯一的标准形式以抵抗各种变换...，从而可消除同类图像不同变形体之间的外观差异 灰度归一化：当图像归一化用于消除灰度因素（光照）等造成的图像外观变化时，称为灰度归一化 subplot函数：subplot(m,n,p)或者subplot(
计算机视觉领域常借助图像直方图来实现图像的二值化. 图像直方图 1. 直方图演示 图像的直方图用来表征该图像像素值的分布情况。...直方图均衡化 直方图均衡化（histogram equalization）是一种借助直方图变换实现灰度映射从而达到图像增强目的的方法。...直方图均衡化通常是对图像灰度值进行归一化的一个非常好的方法，并且可以增强图像的对比度。...直方图均衡化算法.png ?...直方图均衡化则用于增强图片，利于人的视觉效果或便于机器识别。 总结 CalcHistogram 和 EqualHist 是cv4j中直方图相关操作的类。
python代码： import cv2 as cv import numpy as np from matplotlib import pyplot as p...
直方图均衡化(Histogram Equalization) ，指的是对图像的颜色值进行重新分配，使得颜色值的分布更加均匀。...先用CPU实现了直方图均衡化，在实现shader的时候，参考CPU的代码实现，犯了这个错误。...那么问题可能出现int3 rgb的初始化，或者从映射buffer读取数据。...5、映射结果最大值为256 问题表现： 在踩过上面的各种坑之后，直方图均衡化的效果也已经展现，但是仍有一点小问题： 映射结果buffer的数字范围是0~256，而不是255。...问题分析： 根据直方图均衡化的算法，我们知道是因为像素颜色值的统计，结果稍微偏大。
在处理图像时，偶尔会碰到图像的灰度级别集中在某个小范围内的问题，这时候图像很难看清楚。比如下图： 它的灰度级别，我们利用一个直方图可以看出来（横坐标从0到255...
直方图均衡化就是一种能仅靠输入图像直方图信息自动达到这种效果的变换函数。...直方图均衡化就是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像素值，使一定灰度范围内的像素数量大致相同。直方图均衡化就是把给定图像的直方图分布改变成“均匀”分布直方图分布。...直方图均衡化的基本思想是把原始图的直方图变换为均匀分布的形式，这样就增加了象素灰度值的动态范围从而可达到增强图像整体对比度的效果。 ?...直方图均衡化API cv::equalizeHist ?...直方图均衡化 代码非常简单 ? 我们来看看显示效果 ? 我们再换换别的图试一下效果 ? ---- -END-
基于FPGA的直方图均衡化 1 直方图均衡 直方图均衡化是图像处理领域中利用图像直方图对对比度进行调整的方法。通过这种方法，亮度可以更好地在直方图上分布。...这样就可以用于增强局部的对比度而不影响整体的对比度，直方图均衡化通过有效地扩展常用的亮度来实现这种功能。...在这一点上，S值一直是分数，因为它们是通过求概率值的和产生的，因此我们要把他们近似为最接近的整数： ?...3 FPGA直方图均衡 ? FPGA的直方图均衡化（真） ? FPGA的直方图均衡化(伪) ? 直方图均衡模块的输入为灰度图像（未均衡化）输出为均衡化图像，采用伪均衡设计。 ?...4，NORMAL,EQU,WAIT_EQU:对灰度级进行归一化运算，并等待帧有效到来进行重新映射。 ? fpga均衡化前 ? fpga均衡化后
columns：职位、薪水区间、工作经验、技能标签1、2、3、4、5、公司名称、规模及融资情况、公司类型、公司福利
OpenCV实现 在OpenCV中，实现直方图均衡化比较简单，调用equalizeHist函数即可。...运行结果如下所示，可以发现经过直方图均衡化之后，图像的对比度增强了很多。 2. 原理 直方图均衡化的基本思想是把原始图的直方图尽可能的均匀分布，其数学原理与数学中的概率论相关。...则直方图均衡化变换的公式为： 即归一化后，直方图均衡化的结果s就是r的概率分布函数。...具体实现 根据第二节的论述，就知道直方图均衡化的具体操作了，可以分成以下几步： 读取源图像，统计源图像的直方图。 归一化直方图，统计源图像每个像素的概率密度值和概率分布值。...参考文献 [1] 应该如何理解概率分布函数和概率密度函数 [2] 直方图均衡化的数学原理 [3] 理解概率密度函数 [4] 直方图均衡化的数学原理 [5] 直方图均衡化（Histogram equalization
可以通过对直方图进行归一化和累加操作得到。 映射像素值：根据每个像素值的累积概率分布映射出新的像素值，即将概率乘以255得到均衡化后的像素值。...像素重新映射：对于原始图像中的每个像素，根据映射将其像素值替换为均衡化后的像素值。 生成均衡化后的图像：根据重新映射的像素值，生成均衡化后的图像。...均衡化后的图像在直方图上将有更平坦的分布，从而提高了图像的对比度。...衡化后的图像的直方图如图所示，其中左图为OpenCV库函数均衡化的效果，右图是我们手动实现均衡化的效果，可见都达到了将原图的像素值均匀分开的效果 均衡化后的图像如图所示，其中左图为OpenCV库函数均衡化的效果...，右图是我们手动实现均衡化的效果，可知二者效果基本相同，与原图相比，均衡化后的图像对比度提高了，其中云层增加了更多的细节，看起来更清晰了一些 完整代码如下 import matplotlib.pyplot
本文摘录 OpenCV 中的图像变换相关操作内容，重点介绍 Opencv 中的直方图均衡化操作。...直方图均衡数学背景是将一个分布（强度值的给定直方图）映射到另一个分布（强度值的更宽和理想的均匀分布）。也就是说，我们希望在新分配中尽可能均匀分布原始分布的y值。...如图所示，展示了累积分布函数的一个例子，对于原始纯高斯的密度分布有些理想化的情况。然而，累积密度可以应用于任何分布，原始分布的运行总和从负到正的范围。...我们可以使用累积分布函数将原始分布重新映射到均匀分布，只需查看原始分布中的每个y值，并查看在均衡分布中应该进行的位置。对于连续分布结果将是一个精确的均衡，但是对于数字离散分布，结果可能很不一致。...img.ravel(),256,[0,256]) hist_np2 = np.bincount(img.ravel(),minlength=256) cv2.equalizeHist() 灰度图的直方图均衡化
：[image] channels：通道数，例如：0 mask：掩膜，一般为：None histSize：直方图大小，一般等于灰度级数 ranges：横轴范围 2、equalizeHist—直方图均衡化...3、直方图均衡化 代码如下： #图像直方图均衡化...image)#灰度图像直方图均衡化...2、原图与均衡化后的图像 ?
首先在直方图的修整,有两种方法,一种是直方图均衡化,另外一种是直方图规定化,用起来的话第一种方法用的比较多,这里着重说一下第一种:直方图均衡化....我们引入直方图,很大程度上是可以根据直方图的形态来去判断图像的质量,比如根据下图所示,会很快发现一张图片是过亮还是过暗,这篇文章会说一下直方图均衡化的原理,至于实现,以后有机会再说吧. ?...1.直方图均衡化 直方图均衡化是将原图像通过某种变换，得到一幅灰度直方图为均匀分布的新图像的方法。 直方图均衡化方法的基本思想是对在图像中像素个数多的灰度级进行展宽，而对像素个数少的灰度级进行缩减。...一些理论的东西我们不谈,直接用一个例子来说一下,会更容易理解: 假设有一幅图像，共有64×64个像素，8个灰度级，各灰度级概率分布见下表 ，试将其直方图均匀化。 ?...找到了原图像和均衡化图像灰度的对应关系，对原图进行操作，将每个像素映射成新的像素 此时图像均衡化已经完成，当然你也可以再次统计灰度概率，观察一下结果。 ?
一、问题 代码如下，发现标题的中文显示的是方块 import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot...二、解决方法 一般数据可视化使用matplotlib库，设置中文字体可以在导入之后添加两句话（这里的SimHei指的是黑体，KaiTi指的是楷体） import matplotlib import matplotlib.pyplot...GB2312：KaiTi_GB2312 微软正黑体：Microsoft JhengHei 微软雅黑体：Microsoft YaHei 可选择适合的字体显示中文 以上这篇解决Python数据可视化中文部分显示方块问题就是小编分享给大家的全部内容了
均衡化算法 直方图的均衡化实际也是一种灰度的变换过程，将当前的灰度分布通过一个变换函数，变换为范围更宽、灰度分布更均匀的图像。...这其实和均衡化很类似，均衡化后的灰度直方图也是已知的，是一个均匀分布的直方图；而规定化后的直方图可以随意的指定，也就是在执行规定化操作时，首先要知道变换后的灰度直方图，这样才能确定变换函数。...将原始图像的灰度直方图进行均衡化，得到一个变换函数 s = T(r) 其中s是均衡化后的像素，r是原始像素 对规定的直方图进行均衡化，得到一个变换函数 v = G(z) 其中v是均衡化后的像素，z是规定化的像素...对于GML的映射方法，一直没有很好的理解，但是根据其算法描述实现了该方法，代码这里先不放出，其处理结果如下： ?...直方图的均衡化的是将一幅图像的直方图变平，使各个灰度级的趋于均匀分布，这样能够很好的增强图像对比度。直方图均衡化是一种自动化的变换，仅需要输入图像，就能够确定图像的变换函数。
今天，我们将继续学习图像的新知识--直方图均衡化。 一、直方图均衡化介绍 还记得之前我们讲到的直方图均衡化吗？...，可以看到，该函数的参数只用到了一个，整个原始图像的灰度数据，因此该均衡化是对全局均衡化，当然，我们可以选择摸某一个区域进行均衡化。...后面的代码主要是对原始图像和均衡化图像的直方图进行显示，针对原始图像，我们已经计算出了直方图，因此直接进行plt.plot(img_hist, color="b")显示，针对均衡化后的图像，由于我们并没有计算直方图...1.3 效果演示 1）均衡化后的图像 （可以看到，均衡化后的图像比之前的图像在对比度上提升了很多，色彩变得充实了起来，便于我们进一步观察图像的某个目标） 2）原始图像直方图 （可以看到，原始图像的直方图像素值分布不均匀...3）均衡化后的直方图 （可以看到，均衡化后的图像较之前像素值分布较为均匀，像素值的范围几乎都分布了像素） 结语 今天的分享结束了，我们主要对直方图的均衡化进行了知识讲解和代码实践，均衡化主要是调用了
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