Open CV系列学习笔记（九）直方图应用 2021-02-03_open cv java 直方图

Open CV系列学习笔记（九）直方图应用

直方图均衡化

在统计学中，直方图（英语：Histogram）是一种对数据分布情况的图形表示，是一种二维统计图表，它的两个坐标分别是统计样本和该样本对应的某个属性的度量。直方图是品质管理七大工具之一。把直方图上每个属性的计数除以所有属性的计数之和，就得到了归一化直方图。之所以叫“归一”，是因为归一化直方图的所有属性的计数之和为1，也就是说，每个属性对应计数都是0到1之间的一个数（百分比）。
这种方法通常用来增加许多图像的全局对比度，尤其是当图像的有用数据的对比度相当接近的时候。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。
这种方法对于背景和前景都太亮或者太暗的图像非常有用，这种方法尤其是可以带来X光图像中更好的骨骼结构显示以及曝光过度或者曝光不足照片中更好的细节。这种方法的一个主要优势是它是一个相当直观的技术并且是可逆操作，如果已知均衡化函数，那么就可以恢复原始的直方图，并且计算量也不大。这种方法的一个缺点是它对处理的数据不加选择，它可能会增加背景噪声的对比度并且降低有用信号的对比度。

直方图均衡化（亮度增强）

代码：

def equalHist_demo(image):#直方图均衡化亮度增强
    gray = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY)
    dst = cv.equalizeHist(gray)
    cv.imshow("equalHist_dome",dst)

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结果：

局部直方图均衡化

代码：可以自行控制调节亮度大小

def clahe_demo(image):#直方图均衡化
    gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)
    clahe = cv.createCLAHE(clipLimit=3.0, tileGridSize=(8, 8))
    dst = clahe.apply(gray)
    cv.imshow("clahe_demo", dst)
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结果：

相关性

代码：

def create_rgb_hist(image):#创建3通道rgb直方图
    h, w, c = image.shape
    rgbHist = np.zeros([16*16*16, 1], np.float32)
    bsize = 256 / 16
    for row in range(h):
        for col in range(w):
            b = image[row, col, 0]
            g = image[row, col, 1]
            r = image[row, col, 2]
            index = np.int(b/bsize)*16*16 + np.int(g/bsize)*16 + np.int(r/bsize)
            rgbHist[np.int(index), 0] = rgbHist[np.int(index), 0] + 1
    return rgbHist


def hist_compare(image1, image2):#直方图比较
    hist1 = create_rgb_hist(image1)
    hist2 = create_rgb_hist(image2)
    match1 = cv.compareHist(hist1, hist2, cv.HISTCMP_BHATTACHARYYA)
    match2 = cv.compareHist(hist1, hist2, cv.HISTCMP_CORREL)
    match3 = cv.compareHist(hist1, hist2, cv.HISTCMP_CHISQR)
    print("巴氏距离: %s, 相关性: %s, 卡方: %s"%(match1, match2, match3))
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结果：

--------HEllow Python-------
巴氏距离: 0.8490919257742504, 相关性: 0.044899764797159916, 卡方: 5201437.71497856
完整代码：

import cv2 as cv
import numpy as np


def equalHist_demo(image):#直方图均衡化亮度增强
    gray = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY)
    dst = cv.equalizeHist(gray)
    cv.imshow("equalHist_dome",dst)


def clahe_demo(image):#直方图均衡化
    gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)
    clahe = cv.createCLAHE(clipLimit=3.0, tileGridSize=(8, 8))
    dst = clahe.apply(gray)
    cv.imshow("clahe_demo", dst)


def create_rgb_hist(image):#创建3通道rgb直方图
    h, w, c = image.shape
    rgbHist = np.zeros([16*16*16, 1], np.float32)
    bsize = 256 / 16
    for row in range(h):
        for col in range(w):
            b = image[row, col, 0]
            g = image[row, col, 1]
            r = image[row, col, 2]
            index = np.int(b/bsize)*16*16 + np.int(g/bsize)*16 + np.int(r/bsize)
            rgbHist[np.int(index), 0] = rgbHist[np.int(index), 0] + 1
    return rgbHist


def hist_compare(image1, image2):#直方图比较
    hist1 = create_rgb_hist(image1)
    hist2 = create_rgb_hist(image2)
    match1 = cv.compareHist(hist1, hist2, cv.HISTCMP_BHATTACHARYYA)
    match2 = cv.compareHist(hist1, hist2, cv.HISTCMP_CORREL)
    match3 = cv.compareHist(hist1, hist2, cv.HISTCMP_CHISQR)
    print("巴氏距离: %s, 相关性: %s, 卡方: %s"%(match1, match2, match3))


print("--------HEllow Python-------")
src = cv.imread("E:/picture/05.jpg")
cv.namedWindow("input image",cv.WINDOW_AUTOSIZE)
cv.imshow("input image",src)
#create_rgb_hist(src)

image1 = cv.imread("E:/picture/01.jpg")
image2 = cv.imread("E:/picture/02.jpg")
cv.imshow("image1", image1)
cv.imshow("image2", image2)
hist_compare(image1, image2)
cv.waitKey(0)


cv.destroyAllWindows()
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