这篇博客我们来学习C++opencv之图像直方图均衡化。一、主要内容1.1直方图均衡化直方图均衡化是通过拉伸像素强度分布范围来增强图像对比度的一种方法.1.2作用用于提高图像的质量1.3函数原型C++:voidequalizeHist(InputArraysrc,OutputArraydst)二、代码演示#include#includeusingnamespacecv;usingnamespace

OpenCV中直方图均衡化的API很简单equalizeHist(src,dst)python代码importcv2ascvim

环境：spyder（python3.7）opencv-python(4.1.2.30)opencv-python中有一个函数cv.equalizeHist(single_channel_img）可以非常方便的对图像进行直方图均衡化处理直方图均衡化增加了图像的对比度

1.自带函数均值化函数原型：equalizeHist(InputArraysrc,OutputArraydst);注：src为单通道8位的图片，dst为与src相同大小和类型的目标图像代码示例：#include

下面介绍两种方法自带函数均值化cv.equalizeHist()参数：输入一个8比特的单通道图像自定义均值化上述的直方图均衡化可以可能到是一种全局意义上的均衡化，但是有的时候这种操作并不是很好，会把某些不该调整的部分给调整了

图像直方图文章目录图像直方图1图像直方图的基本概念2使用OpenCV统计直方图(calcHist)3使用OpenCV绘制直方图(plt.hist/plt.plot)4使用掩膜的直方图(mask)5直方图均衡化原理(equalizeHist

重映射remap()重映射实例(多重映射见书304，其实就是调用子函数的swtich语句，更改map_x,map_y的值来改变重映射形式)#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;intmain(){Matsrcimg,dstimg;Matmap_x,map_y;//载入原图srcimg=imread("D://1.jpg",1);imshow("原始图

目录介绍主要代码比较CLAHE和直方图均衡化介绍在《直方图均衡化详解》中，我们已经了解的直方图均衡化的基本概念，并且可以使用cv2.equalizeHist()函数执行直方图均衡。

在本文中，将介绍如何使用OpenCV函数cv2.equalizeHist()执行直方图均衡，并将其应用于灰度和彩色图像，cv2.equalizeHist()函数将亮度归一化并提高图像的对比度。

二、函数原型equalizeHist函数c++原型参数：输入图像输出图像注：此函数只支持单通道图像（灰度图像）的均衡化三、实

OpenCV基础API函数二OpenCV基础API函数一setMouseCallback鼠标响应事件flip图像翻转warpAffine仿射变换calcHist直方图equalizeHist直方图均值化

LocalHistogramProcessing）数字图像处理：使用直方图统计进行图像增强OpenCV-Python图像直方图计算详解、示例及图形呈现数字图像处理：OpenCV-Python中的直方图均衡知识介绍及函数equalizeHist

一、引言在《数字图像处理：直方图均衡（HistogramEqualization）的原理及处理介绍》（链接：https://blog.csdn.net/LaoYuanPython/article/details/119857829）中介绍了数字图像处理中应用直方图均衡进行图像增强的原理、应用示例，本文将介绍对应处理方法在OpenCV中的实现以及基于OpenCV-Python的应用样例。二、直方图均

LaoYuanPython/article/details/119857829）中介绍了数字图像处理中应用直方图均衡进行图像增强的原理、应用示例，在《数字图像处理：OpenCV-Python中的直方图均衡知识介绍及函数equalizeHist

在本文中，将介绍如何使用OpenCV函数cv2.equalizeHist()执行直方图均衡

实现灰度图像去雾在OpenCV中，它提供了函数cv2.equalizeHist(

1、说明equalizeHist这种全局的均衡化也会存在一些问题，由于整体亮度的提升，也会使得局部图像的细节变得模糊，因为我们需要进行分块的局部均衡化操作。

目录：（一）调节图片对比度（均衡化）（1）全局直方图均衡化------equalizeHist（2）自适应的局部的直方图均衡化------createCLAHE（二）图片的相似度比较（三）直方图反向投影

目录：（一）调节图片对比度（均衡化）（1）全局直方图均衡化------equalizeHist（2）自适应的局部的直方图均衡化------createCLAHE（二）图片的相似度比较（三）直方图反向投影

equalizeHist直方图均衡化函数功能：直方图均衡化，该函数能归一化图像亮度和增强对比度为了更好地观察直方图均衡化的效果,我们使用一张对比度不强的图片作为源图像输入,如下图:它的直方图为:注意到像素大多集中在直方图中间的强度上

图像增强:1.使用equalizeHist灰度增强;Matimghist,togrey;cvtColor(img,togrey,CV_BGR2GRAY);//灰度化equalizeHist(togrey

几种常用的图像增强方法:1.直方图均衡化:全局:`img_equzlized==cv2.equalizeHist(img)`局部:```pythonimg=cv2.imread('xxx.yy')clahe

图像直方图tutorial_py_histogram直方图是对图像像素的统计分布，它统计了每个像素（0到L-1）的数量。直方图均衡化就是将原始的直方图拉伸，使之均匀分布在全部灰度范围内，从而增强图像的对比度。直方图均衡化的中心思想是把原始图像的的灰度直方图从比较集中的某个区域变成在全部灰度范围内的均匀分布。cv2.calcHist(images,channels,mask,histSize,ran

原图：直方图均值equalizeHist(gray_src,dst);效果：直方图计算，显示#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacestd;intmain

1.全局直方图均衡化cv2.equalizeHist(src,dst=None)函数只能处理单通道的数据,src为输入图像对象矩阵，必须为单通道的uint8类型的矩阵数据。

  需求：需要生成几张伪彩图，equalizeHist/normalize的话会破坏计算完的数据。于是只用threshold阈值调整，但是阈值不好确定，需要临时调整阈值确定上下限。  

assets/Fig6.png')his=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_RGB2HLS)cv2.imshow('img',img)his_i=his[:,:,1]equal_i=cv2.equalizeHist

accumulate]])#图像直方图cv2.normalize(src[,dst[,alpha[,beta[,norm_type[,dtype[,mask]]]]]])→dst#直方图归一化cv2.equalizeHist

直方图均衡化的作用是图像增强。有两个问题比较难懂，一是为什么要选用累积分布函数，二是为什么使用累积分布函数处理后像素值会均匀分布。第一个问题。均衡化过程中，必须要保证两个条件：①像素无论怎么映射，一定要保证原来的大小关系不变，较亮的区域，依旧是较亮的，较暗依旧暗，只是对比度增大，绝对不能明暗颠倒；②如果是八位图像，那么像素映射函数的值域应在0和255之间的，不能越界。综合以上两个条件，累积分布函数

本文给出基于彩色图像直方图均衡化的OpenCV代码与结果示例！具体内容包含：1.灰度图像直方图均衡化2.对RGB三通道各自均衡化后，再组合输出结果3.RGB图像转化为HSI，YUV，YCbCr颜色空间后，对亮度通道进行均衡化运算后再转回RGB空间/***@functionEqualizeHist_Demo.cpp*@briefDemocodeforequalizeHistfunction*@aut

www.cnblogs.com/Undo-self-blog/p/8439149.html直方图均衡化可以将像素值分布的区域更广泛，在Python语言下，OpenCV提供的直方图均衡化函数有直接均衡化equalizeHist

1、EqualizeHist函数函数作用：直方图均衡化，，用于提高图像的质量2、EqualizeHist函数调用形式C++:voidequalizeHist(InputArraysrc,OutputArraydst

#include#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacestd;intmain(){system("color1A");MatsrcImage,dstImage;srcImage=imread("C:/Users/hasee-pc/Desktop/night.jpg",1);cvtColor(srcImage,srcImage,COLOR_BG

目标在这个教程中你将学到:什么是图像的直方图和为什么图像的直方图很有用用OpenCV函数equalizeHist对图像进行直方图均衡化原理图像的直方图是什么?

先给一个别人关于cv::equalizeHist（）的使用找了很多博客都是如下写的然后给个例程！可是你真的有验证过嘛？你得到的均衡的直方图真的能按照这个公式算出来嘛？？？

equalizeHist（）函数voidcv::equalizeHist(InputArraysrc,OutputArraydst)该函数只支持但通道的灰度图均衡化，所以对于彩色图像来说可以先将多通道分离成单通道

importcv2ascvimportnumpyasnpdefequalHist_demo(image):gray=cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY)dst=cv.equalizeHist

（一）图像直方图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。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。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。那么如何获得图像的

/bomb.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)equ=cv2.equalizeHist(img)plt.su

coding:utf-8-*-#[email protected](gray):##直方图均衡化#equ=cv2.equalizeHist

直方图均衡化，图像增强的一个方法"""#彩色图片转换为灰度图片gray=cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY)#直方图均衡化，自动调整图像的对比度，让图像变得清晰dst=cv.equalizeHist

1.直方图均衡化——equalizeHist()2.直方图对比——compareHist()voidcvEqualizeHist(constCvArr*src,CvArr*dst)src输入的8-比特单信道图像

OpenCV学习笔记（十六）：直方图均匀化：equalizeHist()参考博客：直方图均衡化的数学原理直方图匹配的数学原理直方图均衡化广泛应用于图像增强中：直方图均衡化处理的“中心思想”是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布

defequalHist_function(image):'''全局均衡化，即电脑自动均衡化，无法调节'''gray=cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY)dst=cv.equalizeHist

一、计算图像直方图的函数：cv2.calcHist()cv2.calcHist(images,channels,mask,histSize,ranges[,hist[,accumulate]])->histimaes:输入的图像channels:选择图像的通道mask:掩膜，是一个大小和image一样的np数组，其中把需要处理的部分指定为1，不需要处理的部分指定为0，一般设置为None，表示处理整

二、直方图均衡化----equalizeHist()2.1介绍  直方图均衡化是通过拉伸像素强度分布范围来增强图像对比度的一种方法。

importnumpyasnpimportcv2defhisEqulColor(img):ycrcb=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2YCR_CB)channels=cv2.split(ycrcb)cv2.equalizeHist

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defequalizeHist_demo(img):gray=cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)dst=cv.equalizeHist

首先进行简单的灰度图像的全局均衡化和自适应均衡化importcv2ascvimportnumpyasnpimg=cv.imread('cun.jpg',0)#全局直方图均衡化img1=cv.equalizeHist

cv::cvtColor(srcImage,gray,CV_BGR2GRAY);//特征字符尺寸归一化cv::resize(gray,gray,cv::Size(16,32));//直方图均衡cv::equalizeHist