OpenCV使用python实现限制对比度的自适应直方图均衡化

前面讲到的自适应直方图均衡化的实现方法首先是将图像划分成不重叠的区域块,让后对每个块分别进行直方图均衡化处理。如果在图像有噪声的情况下这样处理,在每个被分割的小区域块中的噪声就会被放大。为了避免噪声对图像均衡化的影响,这里使用了限制对比度的自适应直方图均衡化来处理图像的直方图均衡化。限制对比度的直方图均衡化的处理方式是先为直方图设置一个阈值,该阈值为限制对比度值,超过该阈值的值会被裁剪,然后裁剪的
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OpenCV现实图像全局直方图均衡化

对于直方图的均衡化的实现主要分下面的四个步骤:第一步:计算图像的灰度直方图。第二步:计算灰度直方图的累加直方图。第三步:根据累加直方图和直方图均衡化原理得到输入灰度级和输出灰度级之间的映射关系。第四步:根据第三步得到的灰度级映射关系,循环得到输出图像的每个像素的灰度级。具体的python代码实现如下:# -*- coding:utf-8 -*-import cv2import numpy as n
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OpenCV图像伽马变换

针对伽马变换,先检图像的灰度值归一化到[0,1]的区间上,对于8位图像的处理方式是直接除以255.0。伽马变换的实质是对图像矩阵中的每个值进行幂运算,可以使用Numpy的power函数来实现矩阵的幂运算。一般情况下如果图像整体较暗的情况下,其灰度直方图上的分布应该是不均匀的,大体应该高度集中在某一个区间或两个区间上(灰度直方图体现的是图像矩阵中每个像素点的灰度值),通过灰度直方图可以很好的区分图像
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OpenCV的直方图正规化

灰度直方图的正规化主要是将图片的灰度级拉伸到0~255之间。由于部分图像的灰度级主要集中在0~255的部分区间上,这样会导致图像的对比度偏低,通过将直方图正规化,可以使正规化后的图像更加的清晰。下面是python实现灰度直方图的正规化实现代码,其中直方图正规化需要计算出原图中出现的最大灰度级和最小灰度级,Numpy的函数max和min可以计算出ndarray的最大值和最小值。# -*- codin
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OpenCV的投影变换

投影原理:如果物体在三维空间中发生了旋转,那么这种变换通常被称为投影变换。由于可能出现阴影或者遮挡,所以该种投影变换很难被修正。如果物体是平面的,那么就能通过二维投影变换对此物体三维变换进行模型化。OpenCV提供了函数:cv2.getPerspectiveTransform(src,dst)该函数来计算投影变换矩阵,该函数需要输入四组对应的坐标变换,其中src对应原坐标,dst对应变换后的坐标,
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Python利用OpenCV做图像几何 变换

图像的仿射变换有方程法和矩阵法,这里不做介绍,本人主要利用OpenCV的warpAffine函数和python来实现图像的几何变换首先了解一下warpAffine函数的各个参数cv2.warpAffine(src, M, dsize[, dst[, flags[, borderModel[, borderValue]]]])该函数由OpenCV提供,实现图像的仿射变换参数解释:参数解释src输入图
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OpenCV利用Python展示图片的灰度直方图

前言:在提高图像质量方面,对比度增强(对比度拉伸)是其中一种图像增强技术,它主要解决图像的灰度级范围较小造成的对比度较低的问题,目的就是将输出图像的灰度级放大到指定的程度,使得图像中的细节看起来更清晰。灰度直方图:灰度直方图是图像灰度级的函数,用来描述每个灰度级的图像矩阵中的像素个数或占有率。灰度直方图的python实现:首先需要定义一个calcGrayHist函数计算灰度直方图,其中对于8位图(
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OpenCV的环境配置

OpenCV的pythonAPI是基于python2.7的,且依赖于Numpy,所以我在这里使用Anaconda2来作为OpenCV Python API的开发工具。首先进入到Anaconda2的官方下载网站:https://www.anaconda.com/download/,选择如下版本进行下载,本人是windows操作系统,其他的操作系统请自行选择。     
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CentOS6.5下安装python

1.        下载python源码包在Python官网下载源码包然后用ftp工具(如LeapFTP)上传到CentOS的指定文件夹下,我的放在/usr/local/src下。或者在src文件夹下使用如下命令下在pytho源码包:wget https://www.python.org/ftp/python/3.5.0/Pyt
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