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

直方图概述 简单来说,直方图就是对数据进行统计的一种方法,这些数据可以是梯度.方向.色彩或任何其他特征.它的表现形式是一种二维统计表,横纵坐标分别是统计样本和该样本对应的某个属性的度量. 计算直方图:calcHist 函数 calcHist 函数用于计算一个或多个阵列的直方图. void calcHist(const Mat* images, int nimages, const int* channels, InputArray mask, OutputArray hist, int dims

opencv inrange: http://blog.csdn.net/xiaoyufei117122/article/details/53572904 http://blog.csdn.net/wejoncy/article/details/50599640?locationNum=2&fps=1 在Python中如果是单通道,假设lower=[0],upper=[128],那么,对每个数在0-128之间为255,否则为0: 如果是多通道,假设lower=[0,0,0],upper=[128

图像直方图是反映图像中像素分布特性的统计表,一般显示如下: 其中横坐标代表的是图像像素的种类,或者说是灰度级,纵坐标代表的是每一级灰度下像素数或者该灰度级下像素数在所有图像总像素数总所占的百分比. 直方图反映了图像像素的整体分布,是图像的一个很重要的特征,直方图处理也是很多空间域图像处理的基础,在特征提取,图像增强,图像匹配等方面都占有一席之地. 直观上看,若直方图的分量主要集中在左侧低灰度级的区域,说明该图像整体灰度偏低,欠曝或者环境昏暗就有可能造成灰度偏低: 若直方图的分量主要集中在右侧高灰

calchist函数需要包含头文件 #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> 函数声明(三个重载 calchist函数): //! computes the joint dense histogram for a set of images. CV_EXPORTS void calcHist( const Mat* images, int nimages, const int* channels, InputArray mask, OutputArray h

calcHist函数在Opencv中是极难理解的一个函数,一方面是参数说明晦涩难懂,另一方面,说明书给出的实例也不足以令人完全搞清楚该函数的使用方式.最难理解的是第6,7,8个参数dims.histSize和ranges.以前一直都是想当然认为,该函数可以一次统计多张图片每个通道的灰度值数据,实际上calcHist函数一次只能统计一个通道上的直方图.我估计许多同学都犯过和我类似的错误,认为第5个参数hist,可以根据dims设定维度,比如dims=3,则输出的hist的维度就是3,并且会想当然的

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

今天写直方图,学了几个相关函数 1. mixChannels void mixChannels(const Mat* src, int nsrc, Mat* dst, int ndst, const int* fromTo, size_t npairs) 功能: 把 src 中指定的若干通道 复制到 dst中 src: 输入图像, 可以多张 nsrc: 有多少张输入图像 dst: 输出图像,可以多张 ndst: 有多少张输出图像 fromTo: {0 , 1, 1, 2, 2, 0} 这样偶数个

(一)--安装配置.第一个程序 标签: imagebuildincludeinputpathcmd 2011-10-21 16:16 41132人阅读 评论(50) 收藏 举报  分类: OpenCV(60)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 决心开始研究OpenCV.闲言少叙,sourceforge网站最近的版本是2011年8月的OpenCV2.3.1,下载安装,我这里使用的开发环境是vs2008,网上搜了一下配置的教程,与之前的几个OpenCV版本的配置过程大体相同:(

直方图定义可参考这里.图像的直方图用来表示图像像素的统计信息,它统计了图像每一个通道(如果是多通道)中,每个像素的个数(比例). 计算直方图 OpenCV提供了直接计算直方图的函数 void calcHist(const Mat* images, int nimages, const int* channels, InputArray mask, OutputArray hist, int dims, const int* histSize, const float** ranges, bool

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

一.读入图像 使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片 filepath:要读入图片的完整路径 flags:读入图片的标志  cv2.IMREAD_COLOR:默认参数,读入一副彩色图片,忽略alpha通道 cv2.IMREAD_GRAYSCALE:读入灰度图片 cv2.IMREAD_UNCHANGED:顾名思义,读入完整图片,包括alpha通道 import cv2 img = cv2.imread('1.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 二

源码在这 #!/usr/bin/env python ''' Camshift tracker ================ This is a demo that shows mean-shift based tracking You select a color objects such as your face and it tracks it. This reads from video camera (0 by default, or the camera number the u

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

Mean Shift均值漂移算法是无参密度估计理论的一种,无参密度估计不需要事先知道对象的任何先验知识,完全依靠训练数据进行估计,并且可以用于任意形状的密度估计,在某一连续点处的密度函数值可由该点邻域中的若干样本点估计得出. Mean shift将特征空间视为先验概率密度函数,那么输入就被视为是一组满足某种概率分布的样本点,这样一来,特征空间中数据最密集的地方,对应于概率密度最大的地方,且概率密度的质心就可以被视为是概率密度函数的局部最优值,也就是要求的聚类中心.对于每一个样本点,计算以它为中心

文章转自:https://www.kancloud.cn/aollo/aolloopencv/262768 一.读入图像 使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片 filepath:要读入图片的完整路径 flags:读入图片的标志  cv2.IMREAD_COLOR:默认参数,读入一副彩色图片,忽略alpha通道 cv2.IMREAD_GRAYSCALE:读入灰度图片 cv2.IMREAD_UNCHANGED:顾名思义,读入完整图片,包括alpha通道 impor

1.直方图 一幅图像由不同灰度值的像素组成,图像中灰度的分布情况是该图像的一个重要特征.图像的灰度直方图就描述了图像中灰度分布情况,能够很直观的展示出图像中各个灰度级所占的多少.图像的灰度直方图是灰度级的函数,描述的是图像中具有该灰度级的像素的个数:其中,横坐标是灰度级,纵坐标是该灰度级出现的频率. 不过通常会将纵坐标归一化到[0,1][0,1]区间内,也就是将灰度级出现的频率(像素个数)除以图像中像素的总数.灰度直方图的计算公式如下: 其中 rk是像素的灰度级 nk是具有灰度rk的像素个数 M

关于OpenCV简介  OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux.Windows.Android和Mac OS操作系统上.它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python.Ruby.MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法.OpenCV用C++语言编写,它的主要接口也是C++语言,但是依然保留了大量的C语言接口. 在计算机视觉项目的开发中,OpenCV作为较大众的开源库,拥有了丰富的常

1 直方图 灰度级范围为 \([0,L-1]\) 的数字图像的直方图是离散函数 \(h(r_k) = n_k\) , 其中 \(r_k\) 是第\(k\)级灰度值,\(n_k\) 是图像中灰度为 \(r_k\) 的像素个数.在实践中,经常用乘积 \(MN\) 表示的图像像素的总数除它的每个分量来归一化直方图,通常 \(M\) 和 \(N\) 是图像的行和列的位数.因此,归一化后的直方图由 \(p(r_k) = n_k/MN\) 给出,其中 \(k = 0, 1, ... ,L-1\) .简单地说

From Here: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24425116 Python下使用OpenCV 本篇将介绍和深度学习数据处理阶段最相关的基础使用,并完成4个有趣实用的小例子: - 延时摄影小程序 - 视频中截屏采样的小程序 - 图片数据增加(data augmentation)的小工具 - 物体检测框标注小工具 其中后两个例子的代码可以在下面地址直接下载: frombeijingwithlove/dlcv_for_beginners 6.1 OpenCV简介 O

直方图均衡化 原理: 想象一下如果一副图像中的大多是像素点的像素值都集中在一个像素值范围之内会怎样呢?例如,如果一幅图片整体很亮,那所有的像素值应该都会很高.但是一副高质量的图像的像素值分布应该很广泛.所以你应该把它的直方图做一个横向拉伸(如下图),这就是直方图均衡化要做的事情.通常情况下这种操作会改善图像的对比度.直方图均衡化后面潜在的数学原理是一个分布(输入的亮度直方图)被映射到另一个分布(一个更宽,理想统一的亮度值分布),映射函数是一个累积分布函数.对于连续分布,结果将是准确的均衡化.在e