图像直方图

图像直方图，是指对整个图像像在灰度范围内的像素值(0~255)统计出现频率次数，据此生成的直方图，称为图像直方图-直方图。直方图反映了图像灰度的分布情况。是图像的统计学特征。

直方图均衡化:

是一种提高图像对比度的方法，拉伸图像灰度值范围。让图像更均衡。对于图像的特征提取是非常有用的
通过remap我们知道可以将图像灰度分布从一个分布映射到另外一个分布，然后在得到映射后的像素值即可。
提升对比度：就是图像中所有的像素值之间的差异都比较明显
- 均衡意味着将一个分布（给定的直方图）映射到另一个分布（更宽和更均匀的强度值分布），因此强度值在整个范围内扩展。
- 要实现均衡效果，重映射应该是累积分布函数（cdf）。对于直方图H（i），其累积分布H’（i）是：
- 要将其用作重新映射函数，我们必须对H’（i）进行归一化，使得最大值为255（或图像强度的最大值）。从上面的例子中，累积函数是：
- 最后，我们使用简单的重新映射程序来获得均衡图像的强度值：

API说明cv::equalizeHist

equalizeHist( InputArray src,//输入图像，必须是8-bit的单通道图像 OutputArray dst// 输出结果 )

程序代码

#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>using namespace std;
using namespace cv;int main(int argc, char** argv)
{Mat src, dst;//1. 读取图像src = imread("E:/Experiment/OpenCV/Pictures/dog2.jpg");if( src.empty() ){ cout<<"Usage: ./Histogram_Demo <path_to_image>"<<endl;return -1;}// 2. 将其转换为灰度：cvtColor( src, src, COLOR_BGR2GRAY );// 3. 使用函数cv :: equalizeHist应用直方图均衡equalizeHist( src, dst );// 4. 显示两个图像（原始图像和均衡图像）：imshow( "Source image", src );imshow( "Equalized Image", dst );waitKey(0);return 0;
}

运行截图

参考博客：

https://blog.csdn.net/LYKymy/article/details/83188995

https://blog.csdn.net/huanghuangjin/article/details/81171721

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1.代码如下: #include "stdafx.h" #include <opencv2/opencv.hpp>using namespace cv;int main ...

OpenCV-图像处理（23、直方图均衡化）

图像直方图

直方图均衡化:

API说明cv::equalizeHist

程序代码

运行截图

参考博客：

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