网站logo衔接旅游企业seo官网分析报告
直方图均衡化
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。
相机实时直方图均衡化
#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;
}