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opencv直方圖均衡化函數(shù) 直方圖均衡化處理的結(jié)果是什么?

直方圖均衡化處理的結(jié)果是什么?直方圖均衡化后,可以得到質(zhì)量更高的新圖像。該圖像的灰度將不再是暗色調(diào)的圖像,而是中等灰度的圖像,比原始圖像更清晰、更明亮。處理結(jié)果使圖像更適合人類視覺特征或機器識別系統(tǒng)。

直方圖均衡化處理的結(jié)果是什么?

直方圖均衡化后,可以得到質(zhì)量更高的新圖像。該圖像的灰度將不再是暗色調(diào)的圖像,而是中等灰度的圖像,比原始圖像更清晰、更明亮。處理結(jié)果使圖像更適合人類視覺特征或機器識別系統(tǒng)。

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。

為什么對一幅數(shù)字圖進行直方圖均衡化處理,然后對處理過的圖像再一次進行直方圖均衡化不會改變?

因為直方圖均衡化后,原來的幾個像素的灰度會被分配給其他的灰度,像素相對集中。經(jīng)過處理后的圖像灰度范圍變大,對比度變大,清晰度變大,可以有效地增強圖像。直方圖均衡化是圖像處理領(lǐng)域中利用圖像直方圖來調(diào)整對比度的一種方法。這種方法通常用于提高許多圖像的局部對比度,特別是當(dāng)有用數(shù)據(jù)的對比度非常接近時。這樣,亮度可以更好地分布在直方圖上。這樣,就可以在不影響整體對比度的情況下增強局部對比度。直方圖均衡化可以通過有效地擴展常用的亮度來實現(xiàn)這一功能。