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直方图均衡化是一种用于增强图像对比度的图像处理技术。它通过重新分布图像的像素值,以使图像的直方图变得更均匀,从而提高图像的视觉质量。在OpenCV中,您可以使用 cv::equalizeHist
函数来执行直方图均衡化。以下是 cv::equalizeHist
函数的基本用法:
cv::equalizeHist(src, dst);
src
: 输入的灰度图像。dst
: 输出图像,用于存储均衡化后的结果。cv::equalizeHist
函数将对输入图像进行直方图均衡化,然后将结果保存在 dst
中。这将使图像的对比度增加,细节更加清晰。
以下是一个示例,演示如何使用 cv::equalizeHist
函数进行直方图均衡化:
#include <opencv2/opencv.hpp> int main() { cv::Mat image = cv::imread("1.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE); // 灰度图像 if (image.empty()) { std::cerr << "无法加载图像" << std::endl; return -1; } cv::Mat equalizedImage; // 执行直方图均衡化 cv::equalizeHist(image, equalizedImage); cv::imshow("原始图像", image); cv::imshow("均衡化后的图像", equalizedImage); cv::waitKey(0); return 0; }
在这个示例中,我们加载了一张灰度图像,然后使用 cv::equalizeHist
函数对图像进行直方图均衡化,最后显示原始图像和均衡化后的图像。直方图均衡化通常用于提高低对比度图像的视觉质量。
#include <opencv2/opencv.hpp> int main() { cv::VideoCapture cap(0); // 打开本地相机(通常是0号摄像头) if (!cap.isOpened()) { std::cerr << "无法打开相机" << std::endl; return -1; } while (true) { cv::Mat frame; cap >> frame; // 从相机捕获一帧图像 if (frame.empty()) { std::cerr << "无法捕获图像" << std::endl; break; } cv::Mat grayFrame; cv::cvtColor(frame, grayFrame, cv::COLOR_BGR2GRAY); // 转换为灰度图像 // 应用直方图均衡化 cv::Mat equalizedFrame; cv::equalizeHist(grayFrame, equalizedFrame); cv::imshow("原始图像", grayFrame); cv::imshow("均衡化后的图像", equalizedFrame); // 检查用户是否按下ESC键,然后退出循环 if (cv::waitKey(1) == 27) { break; } } return 0; }
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