Opencv 直方图归一化

以下是关于Opencv直方图归一化的详细攻略。

Opencv直方图归一化基本原理

Opencv直方图归一化是一种常用的图像处理技术，用于对图像进行直方图均衡化。具体实现方法包括：

• 计算图像的直方图
• 对直方图进行归一化处理
• 对图像进行直方图均衡化

直方图归一化可以用于图像增强、图像分割等应用。

Opencv直方图归一化的使用方法

Opencv库提供 cv2.normalize 函数，用于对图像进行归一化处理。函数的基本语法如下：

dst = cv2.normalize(src, dst, alpha, beta, norm_type, dtype, mask)

其中，src 表示待归一化的图像，dst 表示输出图像，alpha 和 beta 表示归一化的范围，norm_type 表示归一化的类型，dtype 表示输出图像的数据类型，mask 表示掩码。

示例说明

下是两个Opencv直方图归一化的示例：

示例1：使用 normalize 函数对图像进行归一化处理

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg', 0)

# 对图像进行归一化处理
dst = cv2.normalize(img, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)

# 显示原始图像和归一化后的图像
plt.subplot(121), plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.title('Original Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122), plt.imshow(dst, cmap='gray')
plt.title('Normalized Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

运行该代码，系统会显示原始图像和归一化后的图像。

示例2：使用 normalize 函数对手写数字图像进行归一化处理

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

# 读取图像
digits = cv2.imread('digits.png', 0)

# 将图像分割成 50x50 的小图像
cells = [np.hsplit(row, 100) for row in np.vsplit(digits, 50)]

# 将小图像转换为数组
x = np.array(cells)

# 将数组转换为 5000x400 的矩阵
train = x.reshape(-1, 400).astype(np.float32)

# 对矩阵进行 KMeans 聚类
kmeans = cv2.KMeans(n_clusters=10)
kmeans.fit(train)

# 对手写数字图像进行归一化处理
rows, cols = digits.shape
for i in range(rows):
    for j in range(cols):
        if digits[i, j] < 128:
            digits[i, j] = 0
        else:
            digits[i, j] = 255
dst = cv2.normalize(digits, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)

# 显示原始图像和归一化后的图像
plt.subplot(121), plt.imshow(digits, cmap='gray')
plt.title('Original Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122), plt.imshow(dst, cmap='gray')
plt.title('Normalized Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

运行该代码，系统会显示原始图像和归一化后的图像。

结论

Opencv直方图归一化是一种常用的图像处理技术，用于对图像进行直方图均衡化。通过 Opencv 中的 cv2.normalize 函数，可以实现对图像的归一化处理。通过本文介绍，应该已经了解 Opencv直方图归一化的基本原理、方法和两个示例说明，根据需要灵活使用。