Opencv13( 直方图和均衡) 。OpenCV 直方图均衡基本思想Opencv13的基本功能介绍(直方图和均衡)，直方图均衡的结果是什么？Opencv13( 直方图和均衡)，计算相邻两帧的Y分量直方图帧差 ， 用opencv和C搜索:我是初学者opencv 。我想计算两幅图像的光流图，但是运行结果没有用箭头表示，请帮助我 。
1、OpenCVC(四对比度增强，或称对比度拉伸，是图像增强技术的一种 ， 主要解决图像灰度范围小导致的对比度低的问题，目的是将输出图像的灰度放大到规定的程度，使图像中的细节看起来更清晰 。对比度增强常用的方法有线性变换、分段线性变换、伽马变换、直方图归一化、直方图均衡、局部自适应直方图均衡等 。灰度直方图是图像灰度的函数，用来描述图像矩阵中像素的个数或每个灰度所占的比例(概率) 。
以下是OpenCV源代码:可以定义函数calcGrayHist计算灰度直方图，其中输入参数为8 bitmap ， 返回的灰度直方图存储为1行256列的Mat类型 。图像对比度是用灰度范围来衡量的，可以通过观察灰度直方图得到 。灰度范围越大 ， 对比度越高 。另一方面，对比度越低 ， 图像在视觉上看起来越不清晰，所以需要通过算法调整图像的灰度值，从而调整图像的对比度 。
2、OpenCVC(六阈值分割的核心是如何选取阈值 ， 选取正确的阈值是分割成功的关键 。全局阈值分割是指将灰度值大于阈值的像素设置为白色，灰度值小于等于阈值的像素设置为黑色 。或者反过来，大于thresh的像素设为黑色，小于等于thresh的像素设为白色 。两者的区别只是呈现形式的不同 。需要注意的是，当类型为THRESH_OTSU或THRESH _三角形时 ， 输入参数src只支持uchar类型，THRESH也作为输出参数，即由OTSU和三角形算法自动计算 。
3、 直方图均衡化处理的结果是什么opencv 13(直方图和均衡) 。在直方图均衡之后，可以获得质量提高的新图像 。这个图像的灰度将不再是暗色调的图像，而是灰度适中的图像 ， 比原图清晰明亮很多 。处理的结果使图像更符合人类视觉特性或机器识别系统 。
4、OpenCV基础功能简介5、 直方图均衡化的基本思想【opencv直方图分析】
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