opencv教程-图像直方图

1：图像直方图

cv.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges[, hist[, accumulate]])

channels：计算哪个通道的直方图，对于彩色图像来说，[0]是计算蓝色通道的直方图。

mask：计算全图用None，计算roi需要获取对应的mast图像。

histSize：直方图bins。

ranges：颜色值范围，对于图像是[0,256]。

2：直方图均衡化

其基本思想是将直方图从局部聚集拉伸到全局范围，可以用来处理过暗或者过亮的图像，增强图像对比度。

有两种：

全局直方图均衡化：cv2.equalizeHist(img_gray)

自适应直方图均衡化：（对高亮区域的处理更好）cv2.createCLAHE(clipLimit=4.0, tileGridSize=(8,8))

3：二维直方图

其中[0,1]表示使用H,S通道；[180,256]表示H通道180bins，S通道256bins；[0,180,0,256]表示H通道范围[0,180]，S通道范围[0,256]。

4：直方图反向投影

这个可以用来做目标检测，基本思想就是根据模板图像计算直方图，然后在目标图像中找到相似目标，通常用HSV颜色空间的HS通道计算，但从测试效果来看一般，就不做深入研究了。