直方圖均衡化是圖像處理領(lǐng)域中利用圖像直方圖對對比度進行調(diào)整的方法。直方圖均衡化處理的“中心思想”是把原始圖像的灰度直方圖從比較集中的某個灰度區(qū)間變成在全部灰度范圍內(nèi)的均勻分布。

這種方法對于背景和前景都太亮或者太暗的圖像非常有用，這種方法的一個主要優(yōu)勢是它是一個是可逆操作，如果已知均衡化函數(shù)，那么就可以恢復(fù)原始的直方圖，并且計算量也不大。這種方法的一個缺點是它對處理的數(shù)據(jù)不加選擇，它可能會增加背景噪聲的對比度并且降低有用信號的對比度。

Code

/* 作者：鄭大峰 時間：2019年09月20日 環(huán)境：OpenCV 4.1.1 + VS2017 內(nèi)容：Histogram Equalization of a Grayscale image with OpenCV */#include "pch.h" #include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp>using namespace std; using namespace cv;int main() {Mat image = imread("Unequalized_Hawkes_Bay_NZ.jpg");if (image.empty()){cout << "Could not open or find the image" << endl;cin.get();return -1;}//change the color image to grayscale imagecvtColor(image, image, COLOR_BGR2GRAY);//equalize the histogramMat hist_equalized_image;equalizeHist(image, hist_equalized_image);//Define names of windowsString windowNameOfOriginalImage = "Original Image";String windowNameOfHistogramEqualized = "Histogram Equalized Image";// Create windows with the above namesnamedWindow(windowNameOfOriginalImage, WINDOW_NORMAL);namedWindow(windowNameOfHistogramEqualized, WINDOW_NORMAL);// Show images inside created windows.imshow(windowNameOfOriginalImage, image);imshow(windowNameOfHistogramEqualized, hist_equalized_image);waitKey(0); // Wait for any key strokedestroyAllWindows(); //destroy all open windowsreturn 0; }

Result

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的OpenCV C++ 06 - Histogram Equalization of a Grayscale image with OpenCV的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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