问题 如何调整彩色图像的饱和度和亮度 解决思路 详细步骤: 将RGB图像值归一化到[0, 1] 然后使用函数cvtColor进行色彩空间的转换 接下来可以根据处理灰度图像对比度增强伽马变换或者线性变换调整饱和度和亮度分量 最后转换到RGB色彩空间 代码 # !/usr/bin/env python # -*-encoding: utf-8-*- # author:LiYanwei # version:0.1 import numpy as np import cv2 def main(): #

代码有参考跟整合:没有一一列出出处 // split_rgb.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <iostream> #include <vector> #include "opencv2/core/core.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgpr

前段时间我一直在研究PIE SDK与Python的结合,因为在我的开发中,我想获取一张图片的统计直方图,虽然在SDK中有提供关于直方图的类接口(如IStatsHistogram 接口.HistogramStatDialog 类),但其中有些方法得到的结果数据是有些小问题的(已经向技术人员反应),所以打算自己写一个. 我是通过PIE的官方博文(https://www.cnblogs.com/PIESat/p/10244229.html)进行研究的,使用的方法一:通过Main传参.在技术员姐姐的耐心

#include <cv.h> #include <highgui.h> #include <iostream> using namespace std; int main( int argc, char** argv ) { IplImage * src= cvLoadImage("D:/2.jpg"); IplImage* hsv = cvCreateImage( cvGetSize(src), , ); IplImage* h_plane =

什么是直方图均衡化? 直方图均衡化是一种简单有效的图像增强技术,通过改变图像的直方图来改变图像中各像素的灰度,主要用于增强动态范围偏小的图像的对比度.原始图像由于其灰度分布可能集中在较窄的区间,造成图像不够清晰.例如,过曝光图像的灰度级集中在高亮度范围内,而曝光不足将使图像灰度级集中在低亮度范围内.采用直方图均衡化,可以把原始图像的直方图变换为均匀分布(均衡)的形式,这样就增加了像素之间灰度值差别的动态范围,从而达到增强图像整体对比度的效果.换言之,直方图均衡化的基本原理是:对在图像中像素个数多

一.图像直方图的概念 图像直方图是反映一个图像像素分布的统计表,其实横坐标代表了图像像素的种类,可以是灰度的,也可以是彩色的.纵坐标代表了每一种颜色值在图像中的像素总数或者占所有像素个数的百分比. 图像是由像素构成,因为反映像素分布的直方图往往可以作为图像一个很重要的特征.在实际工程中,图像直方图在特征提取.图像匹配等方面都有很好的应用. 二.利用OpenCV计算图像的直方图 OpenCV中计算图像直方图像函数是calcHist,它的参数比较多,下面分析一下它的接口和用法. void calcH

http://ronny.blog.51cto.com/8801997/1394115 2014-04-11 13:47:27 标签:opencv 直方图 统计表 原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章 原始出处 .作者信息和本声明.否则将追究法律责任.http://ronny.blog.51cto.com/8801997/1394115 一.图像直方图的概念 图像直方图是反映一个图像像素分布的统计表,其实横坐标代表了图像像素的种类,可以是灰度的,也可以是彩色的.纵坐标代表了每一种

在OpenCV中,也可以对三通道的图像,比如BGR,HSV等计算直方图.方法和计算单通道图像直方图相似,下面的代码描述了如何计算一个BGR三通道图像的直方图,需要注意的是,因为是三通道,每个通道取值都是[0,255],所以bin的数目达到了256*256*256,这时如果使用普通三维矩阵输出直方图结果,需要很大的空间,所以我们通常使用稀疏矩阵来保存输出结果.因为稀疏矩阵只保存非零值,这样可以节省存储空间. int main( int argc, char** argv )     {     M

高斯金字塔 高斯金字塔的顶部是通过将底部图像中的连续的行和列去除得到的.顶部图像中的每个像素值等于下一层图像中 5 个像素的高斯加权平均值. 这样操作一次一个 MxN 的图像就变成了一个 M/2xN/2 的图像.所以这幅图像的面积就变为原来图像面积的四分之一. 可以得到一个分辨率不断下降的图像金字塔.我们可以使用函数cv2.pyrDown() 和 cv2.pyrUp() 构建图像金字塔. 图像的轮廓: 轮廓可以简单认为成将连续的点(连着边界)连在一起的曲线,具有相同.的颜色或者灰度: 在一个二值

灰度直方图的定义 灰度直方图是灰度级的函数,描述图像中该灰度级的像素个数(或该灰度级像素出现的频率):其横坐标是灰度级,纵坐标表示图像中该灰度级出现的个数(频率). #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <iostream> using namespace c

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

一.直方图均衡化--equalizeHist() #include "opencv2/opencv.hpp" using namespace cv; void main() { 6 Mat srcImg = imread("E://02.jpg", 0); //以灰度方式打开,需要输入单通道图像 7 imshow("src", srcImg); 8 Mat dstImg; //均衡化后的图像 9 equalizeHist(srcImg, dstI

原文链接:http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7600666 如有疑问或者版权问题,请移步原作者或者告知本人. 灰度直方图是数字图像中最简单且有用的工具,这一篇主要总结OpenCV中直方图CvHistogram的结构和应用. 灰度直方图的定义 灰度直方图是灰度级的函数,描述图像中该灰度级的像素个数(或该灰度级像素出现的频率):其横坐标是灰度级,纵坐标表示图像中该灰度级出现的个数(频率). 一维直方图的结构表示为         高维直

背景 图像的直方图是衡量图像像素分布的一种方式,可以通过分析像素分布,使用直方图均衡化对图像进行优化,让图像变的清晰. opencv官方对图像直方图的定义如下: 直方图是图像中像素强度分布的图形表达方式. 它统计了每一个强度值所具有的像素个数. 一.直方图计算的原理 一副图像实际上就是一个数字矩阵. 3x3的灰度图像由9个像素组成,每个像素都取值0-255中的一个值,0表示黑色,255表示白色,中间值是介于黑色和白色之间的灰度值. 如下以一个高度为3,宽度为3的图片为例说明直方图的计算. 定义一

我们在实际应用中对图像进行的操作,往往并不是将图像作为一个整体进行操作,而是对图像中的所有点或特殊点进行运算,所以遍历图像就显得很重要,如何高效的遍历图像是一个很值得探讨的问题. 一.遍历图像的4种方式:at<typename>(i,j) Mat类提供了一个at的方法用于取得图像上的点,它是一个模板函数,可以取到任何类型的图像上的点.下面我们通过一个图像处理中的实际来说明它的用法. 在实际应用中,我们很多时候需要对图像降色彩,因为256*256*256实在太多了,在图像颜色聚类或彩色直方图时,

### `highgui`的常用函数: `cv::namedWindow`:一个命名窗口 `cv::imshow`:在指定窗口显示图像 `cv::waitKey`:等待按键 ### 像素级 * 在灰度图像中,像素值表示亮度,所以0表示黑色,255表示白色: * 图像在本质上都是一个矩阵,但是灰度图像的值就是一个矢量,而彩色图像则是多通道的向量,所以可以通过`image.at<>(row,colomn)[]`来取值,灰度就是`uchar`,常用的RGB通道则是`cv::Vec3b`,b代表ush

图像对比度增强的方法可以分成两类:一类是直接对比度增强方法;另一类是间接对比度增强方法. 直方图拉伸和直方图均衡化是两种最常见的间接对比度增强方法. 直方图拉伸是通过对比度拉伸对直方图进行调整,从而“扩大”前景和背景灰度的差别,以达到增强对比度的目的,这种方法可以利用线性或非线性的方法来实现; 直方图均衡化则通过使用累积函数对灰度值进行“调整”以实现对比度的增强. 1.直方图拉伸 就是扩大将图像灰度的域值的一个过程,但是经常是基于灰度图像进行处理,以前在MATlab上对比度增强调用直方图函数就几

转自http://blog.csdn.net/daoqinglin/article/details/23628125 ; y < testImage->height; y++) { uchar * ptr = (uchar *)testImage->imageData + testImage->widthStep * y; ; x < testImage->width; x++) { ptr[ * x + ] = ; ptr[ * x + ] = ; } } 我们在实际

导言:本系列博客目的在于能够在vs快速上手opencv,理论知识涉及较少,大家有兴趣可以查阅其他博客深入了解相关的理论知识,本博客后续也会对图像方向的理论进一步分析,敬请期待:) 上篇传送:http://www.cnblogs.com/always-chang/p/6170727.html 学习思维导图: 5.图像轮廓检测 主要函数介绍: 1)cvFindContours 函数功能:对图像进行轮廓检测,这个函数将生成一条链表以保存检测出的各个轮廓信息,并传出指向这条链表表头的指针. 函数原型:

1.OpenCV4环境搭建 VS2017新建一个控制台项目 配置包含目录 配置库目录 配置链接器 配置环境变量 重新启动VS2017 2.第一个图像显示程序 main.cpp #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("D:/images

http://blog.csdn.net/morewindows/article/details/8225783/ win10下vs2015配置Opencv3.1.0过程详解(转) http://www.cnblogs.com/zangdalei/p/5339316.html [OpenCV第一篇]安装OpenCV 本篇主要介绍如何下载OpenCV安装程序,如何在VS2008下安装配置OpenCV,文章最后还介绍了一个使用OpenCV的简单小例子. <OpenCV入门指南>系列文章地址:htt