摘要：
介绍 我们学习计算并绘制了一维直方图。 它之所以被称为一维，是因为我们只考虑一个特征，即像素的灰度强度值。 但在二维直方图中，需要考虑两个特征。 通常，它用于查找颜色直方图，其中两个特征是每个像素的色调值和饱和度值。 OpenCV中的2D直方图 它很简单，使用相同的函数cv.calcHist()计算 阅读全文
摘要：
理论 考虑一个像素值仅限于某些特定值范围的图像。 例如，较亮的图像将所有像素限制为高值。 但是，良好的图像将具有来自图像的所有区域的像素。 所以你需要将这个直方图拉伸到两端（如下图所示，来自维基百科），这就是直方图均衡所做的，通常可以改善图像的对比度。 建议阅读直方图均衡的维基百科页面，了解更多相关 阅读全文
摘要：
理论 直方图是什么？你可以将直方图视为图形或绘图，它可以让你全面了解图像的强度分布。它是在X轴上具有像素值（范围从0到255，并非总是）的图和在Y轴上的图像中的对应像素数。 这只是理解图像的另一种方式。通过查看图像的直方图，你可以直观了解该图像的对比度，亮度，强度分布等。今天几乎所有的图像处理工具都 阅读全文
摘要：
理论 在最近几篇关于轮廓的文章中，我们使用了与OpenCV提供的轮廓相关的几个函数。但是当我们使用cv.findContours()函数在图像中找到轮廓时，我们已经传递了一个参数Contour Retrieval Mode。我们通常传递cv.RETR_LIST或cv.RETR_TREE，它运行的效果 阅读全文
摘要：
1. Aspect Ratio（长宽比） 它是对象的边界矩形的宽度与高度的比。 $$ Aspect\ Ratio= \frac{Width}{Height} $$ x,y,w,h = cv.boundingRect(cnt) aspect_ratio = float(w)/h 2. Extent（大 阅读全文