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C++怎么實現直方圖歸一化

發布時間:2022-01-04 09:59:32 來源:億速云 閱讀:327 作者:iii 欄目:大數據

本篇內容主要講解“C++怎么實現直方圖歸一化”,感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷,實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“C++怎么實現直方圖歸一化”吧!


圖像處理100問,這個項目切切實實的包含了100個各種直擊你薄弱底子的問題,看完可以幫你完善很多的知識漏洞和誤區。

C++怎么實現直方圖歸一化

直接看看目錄吧:

C++怎么實現直方圖歸一化

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C++怎么實現直方圖歸一化

截取了三張,應該能看出他覆蓋的還是很全面的了叭。附帶python和c++兩套代碼,可以根據自己條件選擇。

來隨便找一個問題看看:

C++怎么實現直方圖歸一化

問題簡單直接,還附帶一點點知識點介紹,該項目作者本人奉行的是手寫代碼實現,而不是簡單的調用一句opencv的API,可以看看這道題的答案:

C++版:

#include <opencv2/core.hpp>#include <opencv2/highgui.hpp>#include <iostream>#include <math.h>// histogram normalizationcv::Mat histogram_normalization(cv::Mat img, int a, int b){  // get height and width  int width = img.cols;  int height = img.rows;  int channel = img.channels();
 int c, d;  int val;
 // prepare output  cv::Mat out = cv::Mat::zeros(height, width, CV_8UC3);
 // get [c, d]  for (int y = 0; y < height; y++){    for (int x = 0; x < width; x++){      for (int _c = 0; _c < channel; _c++){        val = (float)img.at<cv::Vec3b>(y, x)[_c];        c = fmin(c, val);        d = fmax(d, val);      }    }  }
 // histogram transformation  for (int y = 0; y < height; y++){    for ( int x = 0; x < width; x++){      for ( int _c = 0; _c < 3; _c++){        val = img.at<cv::Vec3b>(y, x)[_c];
       if (val < a){          out.at<cv::Vec3b>(y, x)[_c] = (uchar)a;        }        else if (val <= b){          out.at<cv::Vec3b>(y, x)[_c] = (uchar)((b - a) / (d - c) * (val - c) + a);        }        else {          out.at<cv::Vec3b>(y, x)[_c] = (uchar)b;        }      }    }  }
 return out;}
int main(int argc, const char* argv[]){  // read image  cv::Mat img = cv::imread("imori_dark.jpg", cv::IMREAD_COLOR);
 // histogram normalization  cv::Mat out = histogram_normalization(img, 0, 255);
 //cv::imwrite("out.jpg", out);  cv::imshow("answer", out);  cv::waitKey(0);  cv::destroyAllWindows();
 return 0;}

python版本:

import cv2import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt
# histogram normalizationdef hist_normalization(img, a=0, b=255):  # get max and min  c = img.min()  d = img.max()
 out = img.copy()
 # normalization  out = (b-a) / (d - c) * (out - c) + a  out[out < a] = a  out[out > b] = b  out = out.astype(np.uint8)
 return out
# Read imageimg = cv2.imread("imori_dark.jpg").astype(np.float)H, W, C = img.shape
# histogram normalizationout = hist_normalization(img)
# Display histogramplt.hist(out.ravel(), bins=255, rwidth=0.8, range=(0, 255))plt.savefig("out_his.png")plt.show()
# Save resultcv2.imshow("result", out)cv2.waitKey(0)cv2.imwrite("out.jpg", out)

到此,相信大家對“C++怎么實現直方圖歸一化”有了更深的了解,不妨來實際操作一番吧!這里是億速云網站,更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢,關注我們,繼續學習!

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