OpenCV：图像直方图计算

主要观点总结

本文主要介绍了图像直方图的概念及其在图像增强、图像分割和特征提取等任务中的应用。通过OpenCV计算图像直方图，并探讨了直方图均衡化以提高图像对比度的技术。文章还包括了如何识别曝光过度和曝光不足的图像，并通过直方图均衡来改进它们。最后，文章展示了如何计算并可视化均衡后图像的直方图。

关键观点总结

关键观点1: 图像直方图的概念和作用

图像直方图是图像中像素强度的分布图，可以了解图像的对比度、亮度和整体色调分布。

关键观点2: OpenCV中计算图像直方图的步骤

使用OpenCV函数cv.calcHist计算直方图，需要指定图像、通道、蒙版、直方图尺寸和范围等参数。

关键观点3: 直方图均衡化的概念和应用

直方图均衡化是一种提高图像对比度的方法，通过将像素值拉伸到整个可用亮度范围来工作。

关键观点4: 识别和处理曝光过度和曝光不足的图像

通过比较图像的直方图，可以识别曝光过度或曝光不足的图像。均衡化颜色层可以改善这些图像的对比度。

关键观点5: 计算和可视化均衡后图像的直方图

使用cv.equalizeHist函数均衡颜色层，然后使用cv.calcHist计算均衡后图像的直方图，并使用Matplotlib进行可视化。

文章预览

点击上方 “ 小白学视觉 ”，选择加" 星标 "或“ 置顶 ” 重磅干货，第一时间送达 图像直方图为图像中像素强度的分布提供了有价值的见解。通过了解直方图，你可以获得有关图像对比度、亮度和整体色调分布的信息。这些知识对于图像增强、图像分割和特征提取等任务非常有用。 本文旨在为学习如何使用 OpenCV 执行图像直方图计算提供清晰且全面的指南。通过理解和应用直方图分析技术，你可以提高图像质量、执行阈值操作、分析颜色成分、提取有用的特征以及更有效地可视化和理解图像。 图像直方图 每个图像都由单独的像素组成，就像网格上的小点一样。假设我们有一个大小为 250 列和 100 行的图像，总共 2500 个像素。每个像素都可以有不同的颜色值，用 0 到 255 范围内的数字表示。 为了可视化图像中颜色值的分布，我们可以创建直方图 。 ………………………………