OpenCV C++中直方圖均衡化技巧

在OpenCV C++中，直方圖均衡化是一種常用的圖像處理技術(shù)，用于增強(qiáng)圖像的視覺質(zhì)量

1. 包含必要的頭文件：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>

2. 加載圖像并將其轉(zhuǎn)換為灰度圖像：

cv::Mat image = cv::imread("input.jpg", cv::IMREAD_COLOR);
cv::Mat gray_image;
cv::cvtColor(image, gray_image, cv::COLOR_BGR2GRAY);

3. 計算原始圖像的直方圖：

int histSize = 256;
float range[] = {0, 256};
const float* histRange = {range};
cv::Mat hist;
calcHist(&gray_image, 1, 0, cv::Mat(), hist, 1, &histSize, &histRange, true, false);

4. 對原始直方圖進(jìn)行歸一化處理：

cv::Mat norm_hist;
cv::normalize(hist, norm_hist, 0, 255, cv::NORM_MINMAX, -1, cv::Mat());

5. 計算累積直方圖：

cv::Mat cumulative_hist(histSize, 1, CV_32F);
cumulative_hist.at<float>(0) = norm_hist.at<float>(0);
for (int i = 1; i< histSize; i++) {
    cumulative_hist.at<float>(i) = cumulative_hist.at<float>(i - 1) + norm_hist.at<float>(i);
}

6. 應(yīng)用直方圖均衡化：

cv::Mat equalized_image(image.rows, image.cols, CV_8UC1);
for (int y = 0; y< image.rows; y++) {
    for (int x = 0; x< image.cols; x++) {
        int pixelValue = static_cast<int>(gray_image.at<uchar>(y, x));
        equalized_image.at<uchar>(y, x) = static_cast<uchar>(cumulative_hist.at<float>(pixelValue));
    }
}

7. 顯示原始圖像和均衡化后的圖像：

cv::imshow("Original Image", image);
cv::imshow("Equalized Image", equalized_image);
cv::waitKey(0);

這個示例展示了如何使用OpenCV C++實現(xiàn)直方圖均衡化。請注意，這里我們只處理了灰度圖像。如果你想處理彩色圖像，可以先將其分解為多個通道（紅、綠、藍(lán)），然后對每個通道應(yīng)用相同的操作。最后，將處理過的通道合并成一個新的彩色圖像。