OpenCV — выравнивание гистограммы

Гистограмма изображения показывает частоту значений интенсивности пикселей. На гистограмме изображения ось X показывает интенсивность уровня серого, а ось Y показывает частоту этих интенсивностей.

Выравнивание гистограммы улучшает контраст изображения, чтобы расширить диапазон интенсивности. Вы можете выровнять гистограмму данного изображения, используя метод equalizeHist () класса Imgproc . Ниже приводится синтаксис этого метода.

equalizeHist(src, dst)

Этот метод принимает следующие параметры —

• src — Объект класса Mat, представляющий исходное (входное) изображение.

• dst — Объект класса Mat, представляющий выходные данные. (Изображение получено после выравнивания гистограммы)

src — Объект класса Mat, представляющий исходное (входное) изображение.

dst — Объект класса Mat, представляющий выходные данные. (Изображение получено после выравнивания гистограммы)

пример

Следующая программа демонстрирует, как выровнять гистограмму данного изображения.

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.Size;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;

public class HistoTest {
   public static void main (String[] args) {
      // Loading the OpenCV core library
      System.loadLibrary( Core.NATIVE_LIBRARY_NAME );

      // Reading the Image from the file and storing it in to a Matrix object
      String file ="E:/OpenCV/chap20/histo_input.jpg";

      // Load the image
      Mat img = Imgcodecs.imread(file);

      // Creating an empty matrix
      Mat equ = new Mat();
      img.copyTo(equ);

      // Applying blur
      Imgproc.blur(equ, equ, new Size(3, 3));

      // Applying color
      Imgproc.cvtColor(equ, equ, Imgproc.COLOR_BGR2YCrCb);
      List<Mat> channels = new ArrayList<Mat>();

      // Splitting the channels
      Core.split(equ, channels);

      // Equalizing the histogram of the image
      Imgproc.equalizeHist(channels.get(0), channels.get(0));
      Core.merge(channels, equ);
      Imgproc.cvtColor(equ, equ, Imgproc.COLOR_YCrCb2BGR);

      Mat gray = new Mat();
      Imgproc.cvtColor(equ, gray, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
      Mat grayOrig = new Mat();
      Imgproc.cvtColor(img, grayOrig, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);

      Imgcodecs.imwrite("E:/OpenCV/chap20/histo_output.jpg", equ);
      System.out.println("Image Processed");
   }
}

Предположим, что следующим является входное изображение histo_input.jpg, указанное в вышеуказанной программе.

Выход

При выполнении программы вы получите следующий вывод:

Image Processed

Если вы откроете указанный путь, вы можете наблюдать выходное изображение следующим образом —