opencv学习笔记1—equalizeHist 函数（直方图均衡化）

//举个代码例子

#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include <iostream>
#include <stdio.h>

using namespace cv;
using namespace std;

/**  @function main */
int main( int argc, char** argv )
{
Mat src, dst;

char* source_window = "Source image";
char* equalized_window = "Equalized Image";

// 加载源图像
src = imread( argv[1], 1 );

if( !src.data )
{ cout<<"Usage: ./Histogram_Demo <path_to_image>"<<endl;
return -1;}

/// 转为灰度图
cvtColor( src, src, CV_BGR2GRAY );

/// 应用直方图均衡化
equalizeHist( src, dst );

/// 显示结果
namedWindow( source_window, CV_WINDOW_AUTOSIZE );
namedWindow( equalized_window, CV_WINDOW_AUTOSIZE );

imshow( source_window, src );
imshow( equalized_window, dst );

/// 等待用户按键退出程序
waitKey(0);

return 0;
}

说明

声明原图和目标图以及窗体名称:

Mat src, dst;

char* source_window = "Source image";
char* equalized_window = "Equalized Image";

加载源图像:

src = imread( argv[1], 1 );

if( !src.data )
{ cout<<"Usage: ./Histogram_Demo <path_to_image>"<<endl;
return -1;}

转为灰度图:

cvtColor( src, src, CV_BGR2GRAY );

利用函数 equalizeHist 对上面灰度图做直方图均衡化:

equalizeHist( src, dst );

可以看到, 这个操作的参数只有源图像和目标 (均衡化后) 图像.

显示这两个图像 (源图像和均衡化后图像) :

namedWindow( source_window, CV_WINDOW_AUTOSIZE );
namedWindow( equalized_window, CV_WINDOW_AUTOSIZE );

imshow( source_window, src );
imshow( equalized_window, dst );

等待用户案件退出程序

waitKey(0);
return 0;

函数功能：直方图均衡化，该函数能归一化图像亮度和增强对比度

为了更好地观察直方图均衡化的效果, 我们使用一张对比度不强的图片作为源图像输入, 如下图:



它的直方图为:



注意到像素大多集中在直方图中间的强度上.

使用例程进行均衡化后, 我们得到下面的结果:



这幅图片显然对比度更强. 再验证一下均衡化后图片的直方图:



注意到现在像素在整个强度范围内均衡分布.

#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>  

#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>  

#include <iostream>  

#include <stdio.h>  

  

using namespace cv;  

using namespace std;  

int main()  

{  

    Mat src = imread("1.jpg", 1);  

    cvtColor(src, src, CV_BGR2GRAY);  

    Mat dst;  

    equalizeHist(src, dst);  

    imshow("shiyan", dst);  

    waitKey(0);  

  

  

  

  

    return 0;  

}