OpenCV提供完善的直方图工具集，用于图像统计特征分析与增强：
calcHist()）、提供多维直方图（2D/3D）分析能力、包含10+距离度量标准（相关性/卡方/Bhattacharyya等）。直方图操作平均处理速度达500万像素/秒，广泛用于图像检索、监控系统等场景，最新4.x版本新增GPU加速支持。
本章将学习直方图反投影。 理论基础 该算法由Michael J. Swain和Dana H. Ballard在其论文《基于颜色直方图的索引方法》（Indexing via Color Histograms）中首次提出。 简单来说，用于...
2025-04-29
本教程将学习如下内容： 学习使用OpenCV和Numpy函数查找直方图 介绍两个关键函数：cv2.calcHist()、np.hostogram()等。 扩展阅读: 剑桥色彩（Cambridge in Color） 理论基础 ...
2025-04-29
本章将学习如何查找和绘制二维直方图。这将在接下来的章节中有所帮助。 介绍 在第一篇文章中，我们计算并绘制了一维直方图。 它被称为一维，因为只考虑一个特征，即像素的灰度强度值。 但在二维直方图中，考虑了两个特征。 通常，它用于查找颜色直...
2025-04-29
本节将学习直方图均衡化的概念，并使用它来提高图像的对比度。 理论基础 考虑一个像素值仅限于某个特定值范围的图像。 例如，较亮的图像将所有像素限制在高值。但是一个好的图像将具有来自图像所有区域的像素。 所以需要将这个直方图拉伸到两端（如...
2025-04-29
为了方便学习Python语言，基于Jupyter技术栈搭建了在线计算环境。 用户使用时以网页形式打开，对照书中内容进行学习，在线编写代码和运行代码，代码的运行结果也会直接显示。如在编程过程中需要编写说明文档，可在同一个页面直接编写，便于作及时的说明和解释。
在数据科学、机器学习及深度学习的领域里，Jupyter是一个强大的工具，它集成了代码编写、可视化展示、文档记录等多种功能于一体，让科学计算变得既直观又高效。 随着数据科学和人工智能领域的不断发展，Jupyter 也在不断更新和完善其功能和性 能。 未来可以期待看到更多创新的特性和工具被加入到 Jupyter 中，从而进一步推动科学计算和数据分析的发展。