之前写过很多图像直方图相关的知识跟OpenCV程序演示,这篇算是把之前的都回顾一波。做好自己的知识梳理。
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图像的直方图用来表征该图像像素值的分布情况。用一定数目的小区间(bin)来指定表征像素值的范围,每个小区间会得到落入该小区间表示范围的像素数目。
图像直方图由于其计算代价较小,且具有图像平移、旋转、缩放不变性等众多优点,广泛地应用于图像处理的各个领域,特别是灰度图像的阈值分割、基于颜色的图像检索以及图像分类。
OpenCV中图像直方图与应用 图像直方图数据在图像处理中应用十分广泛,根据直方图数据不同常见的有如下三种: - 图像像素直方图、 - 像素梯度直方图 - 像素角度直方图 后面两个在图像特征提取SIFT与HOG中均有应用。最常见的图像直方图一般都是图像像素值统计直方图。通常我们把每个直方图的单元叫做BIN,对RGB图像来说像素的取值范围为0~255之间,BIN的个数是对取值范围的间隔区分,可以为32、64、128、256。OpenCV中提供了几个非常有用的直方图操作函数,实现了直方图统计计算、到直方图均衡化
ImageJ中图像二值化方法介绍 概述 二值图像分析在对象识别与模式匹配中有重要作用,同时也在机器人视觉中也是图像处理的关键步骤,选择不同图像二值化方法得到的结果也不尽相同。本文介绍超过十种以上的基于
OpenCV4.0发布以来,其依靠良好的接口代码、系统级别的优化、更加通用易学的函数调用,集成OpenVINO与tensorflow、caffe等模型加速推断、实现了从传统的图像处理到基于深度学习的视觉处理路线图的完整拓展。OpenCV4 毫无疑问是一个OpenCV发展历史的一个重要里程碑之作。官方的宣传口号是 OpenCV4 is more than OpenCV 充分说明OpenCV4 是整合深度学习的新一代计算机视觉开发框架!
图像直方图是反映一个图像像素分布的统计表,其横坐标代表了图像像素的种类,可以是灰度的,也可以是彩色的。纵坐标代表了每一种颜色值在图像中的像素总数或者占所有像素个数的百分比。图像是由像素构成,因为反映像素分布的直方图往往可以作为图像一个很重要的特征。直方图的显示方式是左暗又亮,左边用于描述图像的暗度,右边用于描述图像的亮度。
在说明直方图均衡之前,先说说亮度直方图的概念。为了评估一个图像的色调转换,首先需要建立亮度直方图。亮度直方图就是图像中亮度分布的图表。在横轴上表示亮度值从黑色到白色;在竖轴上表示某一亮度所累积的像素数量。这里的亮度值指的是灰度等级,范围一般从 0 到 255,0 表示黑色,255 表示白色。
直方图均衡化是图像处理领域中利用图像直方图对对比度进行调整的方法。通过这种方法,亮度可以更好地在直方图上分布。这样就可以用于增强局部的对比度而不影响整体的对比度,直方图均衡化通过有效地扩展常用的亮度来实现这种功能。
今天分享一篇新出的论文 Scale Match for Tiny Person Detection,作者贡献了一个细小人物目标检测的数据集 TinyPerson,同时提出一种对预训练数据进行尺度调整的Scale Match(尺度匹配)的方法,显著改进了小目标检测。
在日常做CV的过程中,慢慢的就得去琢磨怎么使用一些直观的方式来展现数据,甚至来展现一些图片的区别。在Python中,我们经常会用到matplotlib这个2D绘图库来绘制图形。在matplotlib能够绘制的种类很多,在这篇文章中,我会通过绘制直方图来去展现一些常用的绘图技巧和方式。写很长的东西不一定专业,只能帮助你对一个概念有一个快速入门,知识体系能稍微系统一点而已。抛砖引玉,大家共同学习。
by方阳
直方图(Histogram),又称质量分布图,是一种统计报告图,由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。 一般用横轴表示数据类型,纵轴表示分布情况。
OpenCV中直方图反向投影算法详解与实现 一:直方图交叉 OpenCV中直方图反向投影算法实现来自一篇论文《Indexing Via Color Histograms》其作者有两位、是Michael
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