OpenCV提供了calcHist函数来计算图像直方图. 其中C++的函数原型如下:void calcHist(const Mat* arrays, int narrays, const int* channels, InputArray mask, OutputArrayhist, int dims, const int* histSize, const float** ranges, bool uniform=true, bool accumulate=false ): void calcH…

一.简介 在一个单通道的灰度图像中,每个像素的值介于0(黑色)~255(白色)之间,灰色图像的直方图有256个条目(或称为容器)…

(一)图像直方图 图像的构成是有像素点构成的,每个像素点的值代表着该点的颜色(灰度图或者彩色图).所谓直方图就是对图像的中的这些像素点的值进行统计,得到一个统一的整体的灰度概念.直方图的好处就在于可以清晰了解图像的整体灰度分布,这对于后面依据直方图处理图像来说至关重要. 一般情况下直方图都是灰度图像,直方图x轴是灰度值(一般0~255),y轴就是图像中每一个灰度级对应的像素点的个数. 那么如何获得图像的直方图?首先来了解绘制直方图需要的一些量:灰度级,正常情况下就是0-255共256个灰度级,从…

本篇懒得排版,直接在网页html编辑器编辑 在图像处理时,我们常常需要求出图像的直方图.灰度平均值.灰度的方差,这里给出一个opencv2+自带程序,实现这些功能. 直方图 对于直方图,使用cv::calcHist函数可以求出. 原型 void calcHist(const Mat* arrays, int narrays, const int* channels, InputArray mask, OutputArray hist, int dims, const int* histSize,…

一些小的概念 1.直方图是图像内容的一个重要特性. 2.假设一幅图像的区域中显示的是一种独特的纹理或是一个独特的物体,那么这个区域的直方图能够看作是一个概率函数,它给出的是某个像素属于该纹理或物体的概率. 3.反投影直方图的作用是在于替换一个输入图像中每个像素值,使其变成归一化直方图中相应的概率值. 这是一个什么样的过程 名字听起来感觉非常高端,事实上这个一个非常easy的过程. 1.首先我们截取一个区域,作为目标区域. 2.然后将目标区域取直方图.并将其直方图归一化,并得到这个区域的概率. 3…

收入囊中 灰度图像的反向投影 彩色图像的反向投影 利用反向投影做object detect 葵花宝典 什么是反向投影?事实上没有那么高大上! 在上一篇博文学到,图像能够获得自己的灰度直方图. 反向投影差点儿相同是逆过程,由直方图得到我们的投影图. 步骤例如以下: 依据模版图像,得到模版图像的灰度直方图. 对灰度直方图对归一化,归一化后是个概率分布,直方图的积分是1 依据概率分布的直方图,求输入图像的投影图,也就是对每个像素点,我们依据灰度值,能够得到其概率 得到的投影图是介于[0,1]之间的,为…

收入囊中 使用4种不同的方法进行直方图比較 葵花宝典 要比較两个直方图, 首先必需要选择一个衡量直方图相似度的对照标准.也就是先说明要在哪个方面做对照. 我们能够想出非常多办法,OpenCV採用了下面4种 公式也都不难,我们自己就能实现. d越小,表示差异越低,两幅图像越接近,越相似 初识API C++: double compareHist(InputArray H1, InputArray H2, int method) C++: double compareHist(const Spars…

收入囊中 lookup table 对照度拉伸 直方图均衡化 葵花宝典 lookup table是什么东西呢? 举个样例,假设你想把图像颠倒一下,f[i] = 255-f[i],你会怎么做? for( int i = 0; i < I.rows; ++i) for( int j = 0; j < I.cols; ++j ) I.at<uchar>(i,j) = 255 - I.at<uchar>(i,j); 大部分人应该都会这么做.或者: for( i = 0; i &…

#ifndef HISTOGRAM_H_ #define HISTOGRAM_H_ #include<opencv2/core/core.hpp> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <opencv2/calib3d/calib3d.hpp> #include<iostream> #include <vect…

在OpenCV2中Mat类无疑使占据着核心地位的,前段时间初学OpenCV2时对Mat类有了个初步的了解,见OpenCV2:Mat初学.这几天试着用OpenCV2实现了图像缩小的两种算法:基于等间隔采样和基于局部均值的图像缩小,发现对Mat中的数据布局和一些属性的认知还是懵懵懂懂,本文对Mat的一些重要属性和数据布局做一个总结. Mat的作用 The class Mat represents an n-dimensional dense numerical single-channel or m…