OpenCV学习——直方图、边缘检测、模板匹配以及霍夫变化

OpenCV学习——直方图、边缘检测、模板匹配以及霍夫变化
- 直方图
- - 图像直方图
  - 直方图的术语和意义
  - 掩膜的应用
  - 直方图均衡化
  - 自适应的直方图均衡化
- 边缘检测
- - Sober检测算子
  - - 第一：需要在两个方向进行求导：
    - 第二、整合
  - Schar算子
  - **API**
  - Laplacian算子
  - Canny边缘检测算法
- 模板匹配和霍夫变化
- - 模板匹配
  - 霍夫变化
  - 霍夫线检测
  - 霍夫圆检测

OpenCV学习——直方图、边缘检测、模板匹配以及霍夫变化

直方图

概念：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。（百度百科）

图像直方图

概念：数字图像中亮度分布得直方图，标绘了图像中每个灰度值[0 , 255]的像素个数。横轴表示灰度值，纵轴表示分布情况。

直方图的术语和意义

一些术语：

dims：需要统计的特征数目（=1表示统计灰度值）。

bins：每个特征空间子区段的数目，直条或组距（可以理解成一段区间）。

range：要统计特征的取值范围。

意义：

图像中像素强度分布的图形表达式。

每一个灰度值的像素个数。

不同图像的直方图可能是相同的。

# 绘制img的直方图
cv2.calcHist(img, channels, mask, histSize, ranges[, hist, accumulate])
# img：图像，传入函数时要用[]括起来，例如[img]。
# channels：灰度图：[0],彩色图像则传入参数可以为[0]、[1]、[2]分别表示R、G、B通道
# mask：掩膜图像。统计整幅图像的直方图则设为None，否则需要制作掩模图像
# histSize：bin数目，要用[]括起来
# ranges:像素值范围，一般为[0,256],python是前包后不包的，理论上还是[0,255]灰度值。

代码测试：

import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt
# 以灰度图的方式读取图像
img = cv.imread('img/18.jpg',0)histr = cv.calcHist([img], [0], None, [256], [0, 256])cv.imshow("original", img)
cv.waitKey(0)
# 创建画布
plt.figure(figsize=(10, 6), dpi=100)
plt.plot(histr)
plt.show()

掩膜的应用

什么是掩膜？

掩膜是用选定的图像、图形或物体，对要处理的图像进行遮挡，来控制图像处理的区域。

在数字图像处理中，利用二位矩阵进行掩膜（0，1组成的二进制图像），利用掩膜对图像进行遮掩，其中值为1的区域进行处理，值为0的区域进行遮掩操作。

主要用途：

提取感兴趣区域。

屏蔽不需要的图形区域

结构特征提取：用相似性变量或图像匹配方法检测和提取图像中与掩膜相似的结构特征。

特殊形状图像的制作

总之：就是感兴趣的我对我掩膜矩阵进行赋值为1进行显示，不感兴趣，我赋值为0，我不看你。

import cv2 as cv
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltimg = cv.imread('img/11.jpg', 0)# 创建掩膜
mask = np.zeros(img.shape[:2], np.uint8)
mask[100:350, 100:300] = 1# 自己与自己进行与操作保持不变，在取mask区域
mask_img = cv.bitwise_and(img, img, mask = mask)
plt.imshow(mask_img,cmap=plt.cm.gray)# 计算掩膜区域的直方图
mask_histr = cv.calcHist([img], [0], mask, [256], [0, 256])cv.imshow("original", img)
cv.waitKey(0)
plt.figure(figsize=(10, 6), dpi=100)
plt.plot(mask_histr)
plt.show()

别问为啥不用

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