hist =[1,2,3,4,5,6,7,8,7,6,5,4,3,2,1]     %15个元素      这个行矩阵(数组)输入到命令行 bar(hist) 用列矩阵也行 hist_im=imhist(I); %计算直方图 相当于这个数组共有256个元素,里面的每个取值是像素点个数      这个数组的最大一个数验证出来是接近200,符合上面的直方图

**只会显示灰度直方图I = imread('*.bmp') %图必须是灰度图,或者转换为灰度图I=rgb2gray(I);imshow(I);imhist(I); **同时出现在一个平面上I = imread('*.bmp') %图必须是灰度图,或者转换为灰度图I=rgb2gray(I);imshow(I);subplot(121); %subplot(m,n,p)或者subplot(m n p):m表示是图排成m行,n表示图排成n列,p=1表示从左到右从上到下的第一个位置.imhist(I)

在博客肺结节CT影像特征提取中,已经实现了肺结节的灰度.纹理和形态特征的提取.但是,对于进一步了解ROI区域像素值或者说CT值的分布来说,还存在一定的不足,不能够很好的显示ROI区域. 因此,本文将进一步对ROI区域进行处理,实现ROI区域的图形化显示.主要包含灰度直方图和ROI区域图形化. 1.1  ROI区域灰度直方图 灰度直方图是描述像素值分布的一种图形,根据灰度级各个值的像素分布比例所画出的一种直方图.这里,为了更加直观看到每个灰度级像素的个数,横轴采用灰度级,纵轴为像素个数. 根据前几

使用imhist函数(要先用rgb2gray转化为灰度图像) 利用matlab计算图像直方图函数为imhist() 具体用法: imhist( i );直接显示图像i的灰度直方图: imhist(i,n)n为指定灰度级显示直方图: [count, x] = imhist( i ) 获取直方图信息,count为每一级灰度像素个数,x为灰度级,x也可以在imhist(i,x)中指定,可以通过stem(x,count)画相应直方图: imhist2.m文件: I = imread('E:\work\K

// HIstogram.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include "opencv2/opencv.hpp" #define cvQueryHistValue_1D( hist, idx0 ) \ ((float)cvGetReal1D( (hist)->bins, (idx0))) int main() { IplImage* src= cvLoadImage("F:\\Opencv_

灰度直方图是灰度级的函数,它表示图像中具有某种灰度级的像素的个数,反映了图像中某种灰度出现的频率. 如果将图像总像素亮度(灰度级别)看成是一个随机变量,则其分布情况就反映了图像的统计特性,这可用probability density function (PDF)来刻画和描述,表现为灰度直方图. 灰度直方图的分布函数为: h(k)=nk 其中,k是值第k个灰度级,nk是灰度级为rk的像素总和.如果是8位灰度图像,k=0,1,2,...,255 下面代码如下: #include<cv.h> #in

MATLAB 显示输出数据的三种方式 ,转载 https://blog.csdn.net/qq_35318838/article/details/78780412 1.改变数据格式 当数据重复再命令行窗口时,整数以整形形式显示,其他值将以默认格式显示.MATLAB的默认格式是精确到小数点后4位.如果一个数太大或太小,那么将会以科学记数法的形式显示.比如: >> x=100.11 x = 100.1100 >> y=1001.1 y = 1.0011e+03 >> z=0

灰度直方图是灰度的函数,描述的是图像中具有该灰度级的像素的个数.如果用直角坐标系来表示,则它的横坐标是灰度级,纵坐标是该灰度出现的概率(像素的个数). 灰度直方图的分布函数: 其中,K是指第k个灰度级,如果是8位灰度图像,k=0.1.…….255. 处理图像生成直方图数据 //将图像数据复制到byte中 Rectangle rect = new Rectangle(0, 0, bmpHist.Width, bmpHist.Height); System.Drawing.Imaging.Bitma

随着HDTV的普及,以LCD-TV为主的高清数字电视逐渐进入蓬勃发展时期.与传统CRT电视不同的是,这些高清数字电视需要较复杂的视频处理电路来驱动,比如:模数转换(A/D Converter).去隔行(De-interlacer).视频缩放(Scaler)和视频图像增强(Video Enhancement)等等.由于HDTV的带宽较高,720p信号(1280×720@60Hz)的像素速率达到74MHz,因此针对HDTV的视频处理算法需要更高性能的器件.采用大规模高工艺的ASIC芯片是目前这个问题

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

灰度直方图是灰度的函数,描述的是图像中具有该灰度级的像素的个数.如果用直角坐标系来表示,则它的横坐标是灰度级,纵坐标是该灰度出现的概率(像素的个数). using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Data; using System.Drawing; using System.Linq; using System.Text; using System.Threa

在MATLAB中,通过函数imadjust()进行图像灰度的调整,该函数调用格式如下: J=imadjust( I )  对图像I进行灰度调整 J=imadjust( I,[low_in;high_in],[low_out;high_out]) [low_in;high_in]为原图像中要变换的灰度范围,[low_out;high_out]为变换后的灰度范围 J=imadjust( I,[low_in;high_in],[low_out;high_out],gamma)  该gamma参数为映射

import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline im=plt.imread('../lena.jpg', pyplot.cm.gray) plt.imshow(im) imread()中,第一个参数当然是图像路径和名称,第二个参数设置的是灰度图显示.默认是彩色图,或者把灰度图通过colormap转成彩色图显示.具体可以见下面链接里的, Colormaps选项,可以设置你选者那种colormap方式其实. m

直方图均衡化是使用图像直方图进行对比度调整的图像处理的方法. 该方法通常会增加许多图像的整体对比度,尤其是当图像的可用数据由接近的对比度值表示时. 通过这种调整,强度可以更好地分布在直方图上. 这允许局部对比度较低的区域获得较高的对比度. 直方图均衡化通过有效地分散最频繁的强度值来实现这一点. 实现原理参考自直方图均衡(维基百科) 第一种是自己写的,消耗时间长.第二种参考自opencv-python的直方图均衡 import cv2 import numpy as np def equaliza

代码之一: #include <cv.h> #include <highgui.h> #pragma comment( lib, "cv.lib" ) #pragma comment( lib, "cxcore.lib" ) #pragma comment( lib, "highgui.lib" ) int main() { IplImage* src=cvLoadImage(); int width=src->wi

转载:https://www.zhihu.com/question/24058898 作者:采石工链接:https://www.zhihu.com/question/24058898/answer/117620288来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 我写了一个例程,可以跑起来对比一下: from PIL import Image import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = Imag

图像的灰度直方图(H是图像a.bmp的数据矩阵) imhist(H):%显示a的直方图 histeq(H); %将图像a进行直方图均衡化 adapthisteq(H); %将图像a进行直方图均衡化 imhist函数只能处理二维数据,因此处理RGB图像,需先转化成灰度图像,显示灰度直方图. 例1:显示图像灰度直方图并进行直方图均衡化. H=rgb2gray(imread('peppers.png')); subplot(3,2,1); imshow(H); title('原图'); subplot

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

原文:C#数字图像处理时注意图像的未用区域 图1. 被锁定图像像素数组基本布局         如图1所示,数组的宽度并不一定等于图像像素数组的宽度,还有一部分未用区域.这是为了提高效率,系统要确定每行的字节数必须为4的倍数.例如一幅24位.宽为17个像素的图像,它需要每行占有的空间为51(3 * 17)个字节,但51不是4的倍数,因此还需要扩充1个字节,从而使每行的字节数扩展为52(4 * 13,即Stride=52),这样就满足了每行字节数是4的倍数的条件.需要扩展多少个字节不仅是由图像的宽

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: