图像直方图是反映图像中像素分布特性的统计表,一般显示如下: 其中横坐标代表的是图像像素的种类,或者说是灰度级,纵坐标代表的是每一级灰度下像素数或者该灰度级下像素数在所有图像总像素数总所占的百分比. 直方图反映了图像像素的整体分布,是图像的一个很重要的特征,直方图处理也是很多空间域图像处理的基础,在特征提取,图像增强,图像匹配等方面都占有一席之地. 直观上看,若直方图的分量主要集中在左侧低灰度级的区域,说明该图像整体灰度偏低,欠曝或者环境昏暗就有可能造成灰度偏低: 若直方图的分量主要集中在右侧高灰…

1 直方图 灰度级范围为 \([0,L-1]\) 的数字图像的直方图是离散函数 \(h(r_k) = n_k\) , 其中 \(r_k\) 是第\(k\)级灰度值,\(n_k\) 是图像中灰度为 \(r_k\) 的像素个数.在实践中,经常用乘积 \(MN\) 表示的图像像素的总数除它的每个分量来归一化直方图,通常 \(M\) 和 \(N\) 是图像的行和列的位数.因此,归一化后的直方图由 \(p(r_k) = n_k/MN\) 给出,其中 \(k = 0, 1, ... ,L-1\) .简单地说…

直方图显示 #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main(int argc, char* argv[]) { //声明IplImage指针 IplImage* pImg = NULL; IplImage* pCannyImg = NULL; ; ]={,}; ]={&HistogramRange1[]}; //载入图像,强制转化为Gray if( (pImg = cvLoa…

直方图可以用来描述不同的参数和事物,如物体的色彩分布,物体的边缘梯度模版以及目标位置的当前假设的概率分布. 直方图就是对数据进行统计的一种方法,并且将统计值定义到一系列定义好的bin(组距)中,获得一张数据分布的统计图. 比如,现在有一个一维数组,其值从0-255,我们可以以20为组距,来分别统计数组中0-20的数据的总量,20-40的数据的总量,最后,以这个bin作为横轴,统计值作为y轴,得到一张统计图,这就是数据范围的直方图,再比如,一张灰度图像,值也是0-255,我们也可以这样做,这样也能…

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <math.h> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src,src_gray,dst; //src = imread("3 input.bmp"); src = imread("test.jpg&quo…

示例程序: #include <opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; int main() { Mat src, dst; //load img; src = imread(); if (!src.data) { printf("error"); ; } imshow(", src); //分成三个通道 vector<Mat> rgb_planes; // 保存在stl容器里 spli…

1.简介 对输入图像进行直方图均衡化处理,提升后续对象检测的准确率在OpenCV人脸检测的代码演示中已经很常见.此外对医学影像图像与卫星遥感图像也经常通过直方图均衡化来提升图像质量. 图像直方图均衡化可以用于图像增强. 直方图均衡化是通过拉伸像素强度分布范围来增强图像对比度的一种方法. 说得更清楚一些, 以上面的直方图为例, 你可以看到像素主要集中在中间的一些强度值上. 直方图均衡化要做的就是 拉伸 这个范围. 见下面左图: 绿圈圈出了 少有像素分布其上的 强度值. 对其应用均衡化后, 得到了中…

#include <iostream> #include "highgui.h" #include "cv.h" #include "cxcore.h" #include "math.h" using namespace std; using namespace cv; //绘制1维直方图 Mat draw1DHistogram(Mat histogramMat) { double maxVal = 0, minV…

1.首先计算出一幅图像的直方图 //计算直方图 cv::MatND ImageHist::getHist(const cv::Mat &image){ cv::Mat im; if(image.channels() == 3) cv::cvtColor(image,im,CV_RGB2GRAY,0); else im = image; float r[2]; r[0] = 0; r[1] = 255; const float *ranges[1]; ranges[0] = r; cv::calc…

#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std;using namespace cv; Mat img1, img2, img3, img_result, img_gray1, img_gray2, img_gray3, img_hsv1,img_hsv2,img_hsv3;MatND img_hist1,img_hist2,img_hist3; char win1[] = "win…