OpenCV学习笔记-直方图应用

直方图均衡化 就是调整图像的对比度，让图像显示更清晰，一般有两种方法：全局调整和局部自适应，局部自适应的数值一般是2**n

直方图均衡化都是基于灰度图

#全局调整

def equalizeHist_demo(img):

    gray = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)

    dst = cv.equalizeHist(gray)

    cv.imshow( 'equalizeHist_demo',dst)

#局部自适应

def clahe_dome(img):

    gray = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)

    clahe = cv.createCLAHE( clipLimit= 5.0, tileGridSize=( 8, 8))

    #clipLimit 的值默认是40 值越大对比度越大  

    dst = clahe.apply(gray)

    cv.imshow( 'clahe_dome',dst)

可以看出来，全局均衡化，对比度提升的太大，容易造成一些地方与背景同化，所以一般用局部自适应均衡化

另一种应用是直方图比较，比较两张图片的相似度

直方图的比较方法有四种：按照图像顺序排列：卡方、相关性、交叉、巴氏距离

在进行直方图比较前，先做一个rgb的直方图

#做一个rgb的直方图

def create_rgb_hist(img):

    h, w, c = img.shape

    rgbHist = np.zeros([ 16* 16* 16, 1],np.float32) # blue 16个 green 16个 red16个

    bsize = 256/ 16 # 直方图有256个bins 除以16 =16  

    for row in range(h):

        for col in range(w):

        b = img[row, col, 0]

        g = img[row, col, 1]

        r = img[row, col, 2]

        index = np.int(b/bsize)* 16* 16 + np.int(g/bsize)* 16 + np.int(r/bsize) #降维操作 把256*256*256 转成16*16*16

        rgbHist[np.int(index), 0] += 1    

    return rgbHist

之后再进行RGB直方图的比较

def hist_compare(img1,img2):
    hist1 = create_rgb_hist(img1)
    hist2 = create_rgb_hist(img2)
    match1 = cv.compareHist(hist1, hist2, cv.HISTCMP_BHATTACHARYYA) # 巴氏距离 越小图片的相似度越高
    match2 = cv.compareHist(hist1, hist2, cv.HISTCMP_CORREL) # 相关性 越大图片的相似度越高
    match3 = cv.compareHist(hist1, hist2, cv.HISTCMP_CHISQR) # 卡方 越小图片相似度越高
    match4 = cv.compareHist(hist1, hist2, cv.HISTCMP_INTERSECT)
    #巴氏距离和相关性数值都在0 1之间 所以一般用他们两个来比较
    print('巴氏距离: %s, 相关性: %s, 卡方: %s, 交叉: %s' % (match1,match2,match3,match4))