opencv 直方图均衡化,opencv直方图统计
本文将介绍如何使用OpenCV函数进行直方图均衡化，将其应用于灰度和彩色图像，归一化亮度，提高图像对比度。感兴趣的朋友可以了解一下。
00-1010前言灰度直方图均衡化颜色直方图均衡化
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图像处理技术是计算机视觉项目的核心，通常是计算机视觉项目中的关键工具。我们可以用它们来完成各种计算机视觉任务。在本文中，我们将介绍如何使用OpenCV函数cv2.equalizeHist()来执行直方图均衡化，并将其应用于灰度和彩色图像。函数cv2.equalizeHist()使亮度正常化，并提高图像的对比度。
前言
使用cv2.equalizeHist()函数均衡给定灰度图像的对比度：
#加载图像并将其转换为灰度图像
image=cv2.imread(example.png )
gray_image=cv2.cvtColor(image，cv2。COLOR_BGR2GRAY)
hist=cv2.calcHist([gray_image]，[0]，None，[256]，[0，256])
#直方图均衡化
gray _ image _ eq=cv2 . equalize hist(gray _ image)
#直方图均衡化后的图像直方图
hist _ eq=cv2 . calchist([gray _ image _ eq]，[0]，None，[256]，[0，256])
为了更多地了解直方图均衡化，我们修改原始灰度图像，对图像的每个像素加/减30，计算直方图均衡化前后的直方图：
M=np.ones(gray_image.shape，dtype=uint8) * 30
#图像的每个像素加30
add _ image=cv2 . add(gray _ image，M)
hist _ added _ image=cv2 . calchist([added _ image]，[0]，None，[256]，[0，256])
#直方图均衡化
added _ image _ eq=cv2 . equalize hist(gray _ image _ eq)
hist _ eq _ added _ image=cv2 . calchist([added _ image _ eq]，[0]，None，[256]，[0，256])
#图像的每个像素减去30
subtracted_image=cv2.subtract(灰色_图像，M)
hist _ subtracted _ image=cv2 . calchist([subtracted _ image]，[0]，None，[256]，[0，256])
#直方图均衡化
subtracted _ image _ eq=cv2 . equalize hist(subtracted _ image)
hist _ eq _ subtracted _ image=cv2 . calchist([subtracted _ image _ eq]，[0]，None，[256]，[0，256])
最后，画出所有这些图像：
def show _ img _ with _ matplotlib(color _ img，title，pos):
img_RGB=color_img[:-1]
ax=plt.subplot(3，4，pos)
plt.imshow(img_RGB)
plt.title(title，fontsize=8)
plt.axis(“关”)
def show _ hist _ with _ matplotlib _ gray(历史，标题，位置，颜色):
ax=plt.subplot(3，4，pos)
PLT . xlabel( bin )
plt.ylabel(像素数)
plt.xlim([0，256])
plt.plot(历史，颜色=颜色)
#可视化
show _ img _ with _ matplotlib(cv2 . CVT color(gray _ image，cv2。COLOR_GRAY2BGR)，灰色，1)
show _ hist _ with _ matplotlib _ gray(hist，灰度直方图，2， m )
显示_图像_w
ith_matplotlib(cv2.cvtColor(added_image, cv2.COLOR_GRAY2BGR), "gray lighter", 5)
show_hist_with_matplotlib_gray(hist_added_image, "grayscale histogram", 6, m)
show_img_with_matplotlib(cv2.cvtColor(subtracted_image, cv2.COLOR_GRAY2BGR), "gray darker", 9)
show_hist_with_matplotlib_gray(hist_subtracted_image, "grayscale histogram", 10, m)
# 其他图像的可视化方法类似，不再赘述
# ...
程序运行的输出如下图所示：
在上图中，我们可以看到三个均衡化后的图像非常相似，这也反映在均衡化后的直方图中，这是因为直方图均衡化倾向于标准化图像的亮度，同时增加对比度。
颜色直方图均衡化
使用相同的方法，我们可以在彩色图像中执行直方图均衡，将直方图均衡应用于 BGR 图像的每个通道(虽然这不是彩色图像直方图均衡的最佳方法)，创建 equalize_hist_color() 函数，使用 cv2.split() 分割 BGR 图像并将 cv2.equalizeHist() 函数应用于每个通道，最后，使用 cv2.merge() 合并结果通道：
def equalize_hist_color(img):
接下来，将此函数应用于三个不同的图像：原始 BGR 图像、将原始图像的每个像素值添加 10、将原始图像的每个像素值减去 10，并计算直方图均衡前后的直方图：
# 加载图像
最后，绘制所有这些图像：
def show_img_with_matplotlib(color_img, title, pos):
将直方图均衡化应用于 BGR 图像的每个通道并不是颜色直方图均衡化的好方法，这是由于 BGR 色彩空间的加性特性导致彩色图像的颜色变化很大。由于我们独立地改变三个通道中的亮度和对比度，因此在合并均衡通道时，这可能会导致图像中出现新的色调，正如上图所看到的那样。
一种颜色直方图均衡化更好的方法是将 BGR 图像转换为包含亮度/强度通道的色彩空间( Yuv、Lab、HSV 和 HSL )。然后，只在亮度通道上应用直方图均衡，最后合并通道并将它们转换回 BGR 颜色空间，以 HSV 空间为例，创建 equalize_hist_color_hsv() 函数实现上述颜色直方图归一化方法：
def equalize_hist_color_hsv(img):
接下来，将此函数应用于三个不同的图像：原始 BGR 图像、将原始图像的每个像素值添加 10、将原始图像的每个像素值减去 10，并计算直方图均衡前后的直方图：
hist_color = hist_color_img(image)
最后，绘制所有这些图像：
# show_img_with_matplotlib() 和 show_hist_with_matplotlib_rgb（） 函数与上一示例相同
由上图可以看出，仅均衡 HSV 图像的 V 通道得到的结果比均衡 BGR 图像的所有通道的效果要好很多，也可以将这种方法用于其他包含亮度/强度通道的色彩空间( Yuv、Lab 和 HSL )。
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