title: "Python实现图像直方图均衡化算法" date: 2018-06-12T17:10:48+08:00 tags: [""] categories: ["python"] 效果图 代码 #!/usr/bin/env python3 # coding=utf-8 import matplotlib.image as mpimg from matplotlib import pyplot as plt import sys impor…

直接用matplotlib画出直方图 def plot_demo(image): plt.hist(image.ravel(), 256, [0, 256]) # image.ravel()将图像展开,256为bins数量,[0, 256]为范围 plt.show() 图像直方图 def image_hist(image): color = ('blue', 'green', 'red') for i, color in enumerate(color): # 计算出直方图,calcHist(i…

直方图均衡化是什么有什么用 先说什么是直方图均衡化,通俗的说,以灰度图为例,原图的某一个像素为x,经过某个函数变为y.形成新的图.新的图的灰度值的分布是均匀的,这个过程就叫直方图均衡化. 图像直方图均衡化作用:用来增强对比度. 这种方法通常用来增加许多图像的全局对比度,尤其是当图像的有用数据的对比度相当接近的时候.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. 这种方法对于背景和前景都太亮或者太…

引言 在图像处理中,对于直方图这个概念,肯定不会陌生.但是其原理真的可以信手拈来吗? 本文篇幅有点长,在此列个目录,大家可以跳着看: 分析图像直方图的概念,以及opencv函数calcHist()对于RGB图像的直方图的绘制 在其基础上自已定义函数实现对灰度图像直方图的简单绘制 直方图均衡化 直方图的反向投影 图像直方图分析以及opencv函数实现 (一)直方图的介绍 直方图到底可以干什么呢?我觉得最明显的作用就是有利于很直观的对图像进行分析了,直方图就像我们常用的统计图,直方图可以用来描述各种…

强大的openCV能做什么我就不啰嗦,你能想到的一切图像+视频处理. 这里,我们说说openCV的图像相似度对比, 嗯,说好听一点那叫图像识别,但严格讲, 图像识别是在一个图片中进行类聚处理,比如图片人脸识别,眼部识别,但相识度对比是指两个或两个以上的图片进行对比相似度. 先来几张图片 (a.png)     (a_cp.png)      (t1.png)        (t2.png) 其中,a_cp.png 是复制a.png,也就是说是同一个图片, t1.png 与t2.png 看起来相同…

Alg1:图像数据格式之间相互转换.png to .jpg(其他的请举一反三) import cv2 import glob def png2jpg(): images = glob.glob('*.png') # 获取当前路径下的所有后缀名为.png的文件 count = 0 # 不断累加,提供输出图像名称 for i in images: print('Picture %d is Processing...' % count) I = cv2.imread(i) # 读取图像 cv2.imw…

一 python 生成随机字符串序列+ 写入到图片上 from PIL import Image,ImageDraw,ImageFont import numpy as np import random import string import cv2 # 生成随机字符串 for i in range(1,10000): strnum = random.randint(2,10) ran_str = "".join(random.sample(string.ascii_letters…

读取并显示图像 如果读取图像首先要导入OpenCV包,方法为: import cv2 读取并显示图像 img = cv2.imread("C:\test1.jpg") OpenCV目前支持读取bmp.jpg.png.tiff等常用格式.更详细的请参考OpenCV的参考文档. 接着创建一个窗口 cv2.namedWindow("Image") 然后在窗口中显示图像 cv2.imshow("Image", img) 按键等待 waitKey() 这个…

Mat image = imread("D:/ju.jpg"); imshow("素材图", image); int bins = 256; //直条为256 int hist_size[] = { bins }; float range[] = { 0,256 }; const float* ranges[] = { range }; MatND redHist, greenHist, blueHist; //MAT数据为BGR int channels_r[]…

目录: (一)直方图的使用 正文: (一)直方图的使用 1 from matplotlib import pyplot as plt 2 def plot_demo(image): 3 print(image.ravel()) 4 plt.hist(image.ravel(),256,[0,256]) #ravel将图像3维转一维数组,便于统计频率 5 # 统计为256个bin,显示0-255bin,意思是全部显示,我们可以设置只显示一部分 6 plt.show() 7 8 src = cv.i…