基于直方图均衡化的图像增强,python opencv 直方图均衡化
梯度算子
坡度由二维列向量定义
向量的模
在实践中通常称为梯度图像。
考虑一下3x3的图像区域z表示灰度，上式的点z5处的f值可以用数字近似。
微分滤波器模板系数设计罗伯茨交叉梯度算子
维特梯度算子
维特梯度算子
罗伯茨交叉梯度算子
坡度计算由两个模板组成，首先求出坡度的第一项，然后求出坡度的第二项，合计得到坡度。
这两个模板称为罗伯茨相交梯度运算符
维特梯度运算符——3x3的梯度模板
索贝尔梯度算子——3x3的梯度模板
代码实现：
//*
* @file Sobel_Demo.cpp
* @ briefsamplecodeusessobelopropencfunctionsforedgedetection
* @作者开放计算机视觉团队
*/
#include opencv2/imgproc.hpp
#include opencv2/imgcodecs.hpp
#include opencv2/highgui.hpp
#包括输入输出流
使用命名空间cv；
使用命名空间标准
intmain(intargc，char** argv)))))))))。
{
cv:commandlineparserparser(argc，argv，
{ @ input ./data/Lena。jpg 输入图像}
{ ks izek1k大小(按" k "增加值)}
{ scales1scale(点击以增加值)}
{ deltad0delta(点击迪以增加值)}
{ help h false } ；
cout thesampleusessobelorschraopenvfunctionsforedgedetection \ n \ n ；
解析器。打印消息(；
cout \n按 ESC 退出程序% 22 \ n按" r "重置值(ksizewillbe-1 equaltoscharfunction)；
Mat图像，src，src _ gray
马特金；
conststringwindow _ name= Sobel demo-simpleedgedetector ；
intk size=解析器。getint(ksize)；
int scale=解析器。getint(标度)；
int Delta=解析器。getint( Delta )；
int ddepth=CV _ 16S
字符串imagename=解析器。getstring( @ input)；
image=imread(imagename，IMREAD _ COLOR
if(image.empty()))。
printf (erroropeningimage : % s (n)，imagename。c _ str)；
返回1;
}
for(；() )。
Gussianblur(image，src，size ) 3，3)，0，0，BORDER _ DEFAULT
cvtcolor(src，src_gray，COLOR _ bgr 2 gray)；
Mat grad_x，grad _ y；
Mat abs_grad_x，ABS _ grad _ y；
//生成渐变X
Sobel(src_gray，grad_x，ddepth，1，0，ksize，scale，delta，BORDER _ DEFAULT)；
//生成梯度y
Sobel(src_gray，grad_y，ddepth，0，1，ksize，scale，delta，BORDER _ DEFAULT)；
convertscaleabs(grad_x，ABS _ grad _ x)；
convertscaleabs(grad_y，ABS _ grad _ y；
//总梯度（近似值).
ADDWeighted(ABS_grad_x，0.5，abs_grad_y，0.5，0，grad)；
imshow(window_name，grad)；
charkey=(char)wait key(0))0；
if(key==27 ) {
返回0;
}
if(key==kkey==k ()))))
ksize=ksize 30？ksize 2:-1；
}
if(key==skey==s ()))))
呼叫；
}
if(key==dkey==d ()))))
三角洲；
}
if(key==rkey==r ())))))
比例=1
ksize=-1；
增量=0;
}
}
返回0;
}
结果：
按r键后
教材示例：
原图、概图
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