如何利用opencv對圖像進行灰度歸一化呢？對比度？如果只是隨機檢查，那就是直方圖。它可以被bgr2gray或bgr2hsv/HLS展平以獲得單通道圖像?；蛘邔⒅苯硬噬玆GB圖像分為三個通道分別計算。

如何利用opencv對圖像進行灰度歸一化呢？

對比度？如果只是隨機檢查，那就是直方圖。它可以被bgr2gray或bgr2hsv/HLS展平以獲得單通道圖像?；蛘邔⒅苯硬噬玆GB圖像分為三個通道分別計算。為了平衡對比度的方法，有直方圖均衡化和另外一種算法，叫白化之類的，很少使用，但在特定情況下效果更好。[現(xiàn)在躺在床上，我不記得它到底叫什么了]如果將來需要二值化，可以直接選擇大津大律自適應(yīng)二值化或三角形自適應(yīng)二值化。它們有不同的特點。此外，在某些情況下，這種全局自適應(yīng)二值化是不平衡的?；蛘咴谌コ尘昂蠓謩e計算上述兩種算法的全局自適應(yīng)二值化閾值。特定的場景需要特定的算法。至于什么時候用什么，你得自己試試。別問我。用我導(dǎo)師的話來說，“圖像處理是一個經(jīng)驗算法，你只能通過更多的嘗試才能知道。”。順便說一句：對比度均衡化的效果通常不好，會帶來噪音，影響后續(xù)的操作，會丟失一些原始圖像的信息，所以我一般不做對比度均衡化/直方圖歸一化。

物理窗口實驗中，窗寬的大小對圖像灰度的影響是怎樣的？

它需要根據(jù)您的目的進行規(guī)范化。我的經(jīng)驗不是正?；？纯茨懿荒苡?。如果不能，通常是（I-Min（I））/（max（I）-Min（I））。該公式可以對原始圖像進行無損壓縮和恢復(fù)。對于某些需要聚焦于特定窗口寬度的圖像，或者某些使用附件機制的情況，將有用于在窗口寬度范圍內(nèi)規(guī)范化圖像值的規(guī)范化方法和在窗口寬度范圍外的二值化方法。但這種方法會使圖像不可逆。1直方圖均衡化的核心思想是將原始圖像的灰度直方圖從一個相對集中的灰度區(qū)域變?yōu)樵谒谢叶葏^(qū)域內(nèi)均勻分布。直方圖均衡化是對圖像進行非線性拉伸，重新分配圖像像素值，使某一灰度范圍內(nèi)的像素數(shù)目大致相同。直方圖均衡化是將給定圖像的直方圖分布轉(zhuǎn)化為均勻的直方圖分布。2歸一化是一種無量綱處理方法，它將物理系統(tǒng)值的絕對值轉(zhuǎn)化為一定的相對值關(guān)系。這是簡化計算、減少工程量的有效途徑。讓我們來比較一下！