步骤: 统计原图像素每个像素的个数 统计原图像<每个灰度级的像素的累积个数 家里灰度级得映射规则 将原图每个像素点的灰度映射到新图 代码: clear all I=imread('1.jpg');                 %读入JPG彩色图像文件 imshow(I)                                  %显示出来 title('输入的彩色JPG图像') I_gray = rgb2gray(I); %灰度化后的数据存入数组 imwrite(I_gray,'1_

手工实现灰度及RGB直方图 !库 1. 灰度图像直方图 算法 1. 图片灰度化: 2. 遍历Mat,统计各灰度级的像素个数: 3. 根据opencv画点线函数,绘制坐标轴及像素分布图 源码(编译环境:VS2017+OpenCV) 补充:三通道直方图(即RGB彩色图象直方图在后面) #include <iostream> #include <string> #include <algorithm> #include <opencv2/opencv.hpp> #

  我们在处理彩色图像时.特别是在做局部图像的阈值切割时,须要一个直观的RGB统计图.   接下来開始实现.    代码: void CalcHistRGB() { IplImage* img_source; if (img_source = cvLoadImage("101.jpg",1)) { IplImage* RedChannel = cvCreateImage( cvGetSize(img_source), 8, 1); IplImage* GreenChannel = cv

1.首先讲一下如何用hist画二维直方图 x=[- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - ] [a,b]=hist(x,); a=a;%/le

直方图均衡化的作用是图像增强. 有两个问题比较难懂,一是为什么要选用累积分布函数,二是为什么使用累积分布函数处理后像素值会均匀分布. 第一个问题.均衡化过程中,必须要保证两个条件:①像素无论怎么映射,一定要保证原来的大小关系不变,较亮的区域,依旧是较亮的,较暗依旧暗,只是对比度增大,绝对不能明暗颠倒:②如果是八位图像,那么像素映射函数的值域应在0和255之间的,不能越界.综合以上两个条件,累积分布函数是个好的选择,因为累积分布函数是单调增函数(控制大小关系),并且值域是0到1(控制越界问题),所

使用MATLAB 画柱状图 ,即bar (x,y),其横坐标是默认 1.2.3.4.……的 % --v1 y1=[asum1,asum2,asum3,asum4,asum5,asum6,asum7,asum8,asum9,asum10]; x1=[:]; bar(x1,y1) 现在需要修改横坐标名称,使用命令: % --v2 y2=[asum1,asum2,asum3,asum4,asum5,asum6,asum7,asum8,asum9,asum10]; x2=['<=10','10-25',

------------------------------------------------------------------------------------ from skimage import dataimport matplotlib.pyplot as plt list_r=[57,59,59,59,59,55,59,59,60,59,61,58,60,60,61,60,60,73,73,71,73,72,72,73,74,76,77,79,77,80,80,80,61,61

简介 本文介绍如何使用matlab定制自己的直方图. 关键 使用Matlab的 bar() 函数创建柱状图 bar() 画的bin的高度跟数据相关 bar() 数据每一列一个group,有几列数据就画出几组柱状图 坐标轴显示的刻度叫 XTick 或 YTick 注意gca和gcf的区别,可以doc他们分别查看相关说明 示例代码 close all; clc clear; % bins data num_bins = 5; num_methods = 3; data = rand(num_bins

1.读入照片 控制输出的标志定义 clc;close all;clear YES = 1; NO = 0; %YES表示输出该文件,请用户配置 yuv444_out_txt = 1; yuv444_out_yuv = 0; yuv422_out_txt = 0; yuv422_out_yuv = 0; yuv420_out_txt = 0; yuv420_out_yuv = 1; filename = 'Koala.jpg'; filestr = filename(1:findstr(filen

我们要进行的程序是彩色图像处理试验示例,用这个程序来练习我们的gui前台设计. 程序功能介绍:具有彩色图像处理及保存和音乐播放功能效果如下图 2 在MATLAB的命令窗口中输入guide命令,打开guidequick start窗口,选择create new gui   点ok 生成新的fig文件如下图: 3 右点窗口 ,打开属性设置修改figur窗口名字,点name项就可以改 我们改为xiaobotest.fig,而后我们在窗口中拖进来,和几个按纽用于交互程序的事件触发,做成前台如下图 4 前

图像的矩阵表示 类和图像类型 虽然使用的是整数坐标, 但 MATLAB 中的像素值(亮度)并未限制为整数. 表 1-1 列出了 MATLAB 和图像处理工具箱为描述像素值而支持的各种类. 表中的前 8 项是数值型的数据类,第 9 项称为字符类, 最后一项称为逻辑类. uint8 和 logical 类广泛用于图像处理, 当以 TIFF 或 JPEG 图像文件格式读取图像时,会用到这两个类. 这两个类用1个字节表示每个像素.某些科研数据源, 比如医学成像, 要求提供超出 uint8 的动态范围:针

目录 直方图(一) 直方图概念 直方图分类 直方图优点 直方图应用 opencv3直方图产生函数cvCalcHist() 画图函数 完整示例 直方图(一) 直方图概念 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. 直方图分类 灰度直方图:边缘检测 RGB直方图:图像检索 二维直方图 直方图优点 计算代价低. 具有图像平移.缩放.旋转的不变性. 图像分割是图像识别的基础,基于灰度直方图的阈值分割计算简单,对遥感图像处理效果好. 直方图是计算机视觉最经典的工具之

labelme_to_dataset 指令的代码实现: show.py文件 #!E:\Anaconda3\python.exe import argparse import json import os import os.path as osp import PIL.Image import yaml from labelme import utils def main(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('jso

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

图像直方图概述 直方图的计算与绘制 计算直方图:calcHist()函数 找寻最值:minMaxLoc()函数 示例程序:绘制H-S直方图 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" using namespace cv; //-----------------------------------[ShowHelpText( )函数]-----------

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[]

这篇文章目前发表在arxiv,日期:20180309. 这是一篇针对多种综合性信息的视觉显著性检测的综述文章. 注:有些名词直接贴原文,是因为不翻译更容易理解.也不会逐字逐句都翻译,重要的肯定不会错过^_^.我们的目的是理解文章思想,而不是为了翻译而纯粹翻译.翻译得不好,敬请包涵~ 欢迎同道中人QQ交流:1505543113 abstract: 随着采集技术( acquisition technology)的发展,许多综合性信息(comprehensive information)诸如depth

一  概述 图像处理算法一般是用matla或OpenCV实现的,若是用FPGA实现,设计思路差别极大.matlab和opencv的优势:这些工具的优势在于可以方便地载入图像文件,或输出数据到图像文件,同时提供了大量的API函数,便于使用者快速实现想要的功能,同时又能通过查看图像文件直观地看到预想结果.将算法直接在FPGA实现是有难度和漫长的,在matlab中,一个直方图处理和双边滤波器,引导图像滤波,仅仅一行代码即可,有现成的函数调用,十分简单.而在FPGA实现则需要考虑帧缓存,算法的设计结构与

查看网络结构: (1)利用caffe自带的Python,可以将*.prototxt保存为一张图片, sudo  python python/draw_net.py  *.prototxt  *.png  --rankdir=BT(或者,TB,LR,RL) (2)利用Netscope,可以生成网络结构,并带有详细信息, http://ethereon.github.io/netscope/quickstart.html http://ethereon.github.io/netscope/#/ed

昨天说了,今天要好好的来解释说明一下直方图均衡化.并且通过不调用histeq函数来实现直方图的均衡化. 一.直方图均衡化概述 直方图均衡化(Histogram Equalization) 又称直方图平坦化,实质上是对图像进行非线性拉伸,重新分配图像象元值,使一定灰度范围内象元值的数量大致相等.这样,原来直方图中间的峰顶部分对比度得到增强,而两侧的谷底部分对比度降低,输出图像的直方图是一个较平的分段直方图:如果输出数据分段值较小的话,会产生粗略分类的视觉效果.[1] 根据香农定理关于信息熵的定义: