如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 1,如何提高图像像素 对曝光过度或者逆光拍摄的图片可以通过直方图均衡化的方法用来增强局部或者整体的对比度. 对于相机采集的原始图像经常会出现一种现象,即图像所有像素的灰度值分布不均匀,而是集中在某一特定的小区域,导致图像中的所有信息的灰度值都很接近,即对比度差,很难从图像中分辨出某一特征的信息.而质量较

目录 目录 前言 (一)直方图 (二)双直方图 目录 前言 今天我们学习的是直方图,导入的函数是: plt.hist(x=x, bins=10) 与plt.hist2D(x=x, y=y) (一)直方图 (1)说明: pyplot.``hist(x, bins=None, density=None,--kwargs*) 常见的参数属性 具体参考:官网说明文档 属性 说明 类型 x 数据 数值类型 bins 条形数 int color 颜色 "r","g","

图像的阈值处理 图像的阈值分割:图像的二值化(Binarization) 阈值分割法的特点是:适用于目标与背景灰度有较强对比的情况,重要的是背景或物体的灰度比较单一,而且总可以得到封闭且连通区域的边界. 一.简单阈值 选取一个全局阈值,然后把图像分成非黑即白的二值图像. cv2.threshold()[源图像矩阵,进行分类的阈值,高于(低于)阈值时赋予的新值,方法选择参数] 返回两个值:阈值,阈值处理后的图像矩阵. cv2.THRESH_BINARY(黑白二值) cv2.THRESH_BINAR

啥叫直方图 直方图简单来说就是图像中每个像素值的个数统计,比如一副灰度图中像素值为0的有多少个,1的有多少个... 在计算直方图之前,先了解几个术语: dims:要计算的通道数,对于灰度图dims=1,普通彩色图dims=3 range:要计算的像素值范围,一般为[0,255] bins:子区段数目,如果我们统计0~255每个像素值,bins=256:如果划分区间,比如0~15,16~31...240~255这样16个区间,bins=16 计算直方图 OpenCV和Numpy中提供了计算直方图的

部分 IVOpenCV 中的图像处理 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 22 直方图 22.1 直方图的计算,绘制与分析目标 • 使用 OpenCV 或 Numpy 函数计算直方图 • 使用 Opencv 或者 Matplotlib 函数绘制直方图 • 将要学习的函数有:cv2.calcHist(),np.histogram()原理 什么是直方图呢?通过直方图你可以对整幅图像的灰度分布有一个整体的了解.直方图的 x 轴是灰度值(0 到 255),y 轴是图片中具有同一个灰度值的点

图像直方图使用到:python-opencv.matplotlib.numpy def plot_demo(image): print(len(image.ravel())) #统计image3通道的像素个数 # numpy的ravel函数功能是将多维数组降为一维数组image.ravel() = 高像素320*宽像素240*通道数3 = 230400 """ hist函数原型:hist(x, bins=None, range=None, density=None, weig

直方图简介:图像的直方图是用来表现图像中亮度分布的直方图,给出的是图像中某个亮度或者某个范围亮度下共有几个像素.还不明白?就是统计一幅图某个亮度像素数量.比如对于灰度值12,一幅图里面有2000 个像素其灰度值为12,那么就能够统计12这个亮度的像素为2000个,其他类推.参考:https://blog.csdn.net/xierhacker/article/details/52605308 一.安装matplotlib 要画直方图必须要安装matplotlib库,Matplotlib 是一个

1.otsu二值化 # coding=utf-8 import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt #1.读入图像 filename = "home.jpg" img = cv2.imread(filename,0) #2.灰度图像 二值化 ret2,th2 = cv2.threshold(img,0,255,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU) #第1个参数:img,灰

一:直方图的直接使用 from matplotlib import pyplot as plt def plot_demo(image): print(image.ravel()) plt.hist(,[,]) #ravel将图像3维转一维数组,便于统计频率 # 统计为256个bin,显示0-256bin,意思是全部显示,我们可以设置只显示一部分 plt.show() src = cv.imread("./1.png") #读取图片 cv.namedWindow("input

__author__ = "WSX" import cv2 as cv import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt def plot( img): plt.hist(img.ravel() , 256 ,[0 ,256]) print(img.ravel()) #统计频次 plt.show() def hist( img ):#反应图像的主要特征 color = ("blue" ,"gre

·对于部分图像,会出现整体较暗或较亮的情况,这是由于图片的灰度值范围较小,即对比度低.实际应用中,通过绘制图片的灰度直方图,可以很明显的判断图片的灰度值分布,区分其对比度高低.对于对比度较低的图片,可以通过一定的算法来增强其对比度.常用的方法有线性变换,伽马变换,直方图均衡化,局部自适应直方图均衡化等. 1. 灰度直方图及绘制 灰度直方图用来描述每个像素在图像矩阵中出现的次数或概率.其横坐标一般为0-255个像素值,纵坐标为该像素值对应的像素点个数.如下图所示的图像矩阵(单通道灰度图,三通道时可

import cv2   #opencv读取的格式是BGR import numpy as np 一.#读入文件 img=cv2.imread('cat.jpg') #’’引号内是图片所在盘的地址+名字,如:D:/1.jpg img_gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #转换成灰度图 二.#得到图片的信息  高,宽,通道数 img_gray.shape 三.#图片显示 cv2.imshow('image',img) cv2.imshow("im

(一)简单阈值 简单阈值当然是最简单,选取一个全局阈值,然后就把整幅图像分成了非黑即白的二值图像了.函数为cv2.threshold() 这个函数有四个参数,第一个原图像,第二个进行分类的阈值,第三个是高于(低于)阈值时赋予的新值,第四个是一个方法选择参数,常用的有: • cv2.THRESH_BINARY(黑白二值) • cv2.THRESH_BINARY_INV(黑白二值反转) • cv2.THRESH_TRUNC (得到的图像为多像素值) • cv2.THRESH_TOZERO • cv2

直接用matplotlib画出直方图 def plot_demo(image): plt.hist(image.ravel(), 256, [0, 256]) # image.ravel()将图像展开,256为bins数量,[0, 256]为范围 plt.show() 图像直方图 def image_hist(image): color = ('blue', 'green', 'red') for i, color in enumerate(color): # 计算出直方图,calcHist(i

直方图概念 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.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.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. 统计直方图 Opencv给我们提供的函数是cv2.calcHist(),该函数有5个参数: hist = cv2.cal

目标 学会 使用OpenCV和Numpy函数查找直方图 使用OpenCV和Matplotlib函数绘制直方图 你将看到以下函数:cv.calcHist(),np.histogram()等. 理论 那么直方图是什么?您可以将直方图视为图形或绘图,从而可以总体了解图像的强度分布.它是在X轴上具有像素值(不总是从0到255的范围),在Y轴上具有图像中相应像素数的图. 这只是理解图像的另一种方式.通过查看图像的直方图,您可以直观地了解该图像的对比度,亮度,强度分布等.当今几乎所有图像处理工具都提供直方图

前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python 图像处理 OpenCV (3):图像属性.图像感兴趣 ROI 区域及通道处理」 「Python 图像处理 OpenCV (4):图像算数运算以及修改颜色空间」 「Python 图像处理 OpenCV (5):图像的几何变换」 「Python 图像处理 OpenCV (6):图像的阈值处理」 「Py

目录: (一)直方图的使用 正文: (一)直方图的使用 1 from matplotlib import pyplot as plt 2 def plot_demo(image): 3 print(image.ravel()) 4 plt.hist(image.ravel(),256,[0,256]) #ravel将图像3维转一维数组,便于统计频率 5 # 统计为256个bin,显示0-255bin,意思是全部显示,我们可以设置只显示一部分 6 plt.show() 7 8 src = cv.i

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美丽的滴水湖   美丽的滴水湖坐落在上海的东南角,濒临东海,风景秀丽,安静舒适,是旅游.恋爱的绝佳去处.笔者有幸去过一回,对那儿的风土人情留下了深刻的印象,如果有机会,笔者还会多去几次!   滴水湖是个神奇的地方,神奇之处在于它的外形是一个正圆形,这源于城市规划者对临港新城的美好设想.每次路过这个美丽的湖时,笔者总会想:这个湖到底多大呢?   本文将会谈到如何如何得到滴水湖的水面面积.是手动测量?是地质勘测?No,No,No,我们还是借用我们熟悉的工具,那就是Python!什么,Python还能