直方图均衡化histogram获得意外一个关键字参数？

Question

直方图均衡化histogram获得意外一个关键字参数，这是什么问题，要怎么解决？

？

Answer 1

【相关推荐】

• 关于该问题，我找了一篇非常好的博客，你可以看看是否有帮助，链接：直方图均衡化(Histogram)
• 除此之外, 这篇博客: 9 直方图中的 1.图像直方图（histogram） 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

  • 图像直方图定义

    • 一个灰度级在范围[0，L-1]的数字图像的 直 方图是一个离散函数
      h(rk)=nk h\left( r_k \right) =n_k h(rk​)=nk​

    • nk是图像中灰度级为rk的像素个数 rk 是第k个灰度级，k = 0,1,2,…,L-1

    • 直方图是一个统计特征

    • 测试用例1，图像灰度直方图

    • def plot_demo(image):
          #image.ravel()将numpy数组扁平化为一维数组，会改变原数组
          #flatten()也是扁平化成一维数组，但是不会改变原数组
          plt.hist(image.ravel(),256,[0,256]) # 256为bins数量，[0, 256]为范围，即灰度范围
          plt.show()
      

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    • 测试用例2，图像三通道的直方图

    • def image_hist(image):
          color=("blue","green","red")
          for i ,color in enumerate(color):
              hist=cv.calcHist([image],[i],None,[256],[0,256])
              plt.plot(hist,color=color)
              plt.xlim([0,256])
          plt.show()
      

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