Istogrammi immagine OpenCV ( cv2.calcHist )

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In questo tutorial imparerai come calcolare gli istogrammi delle immagini usando OpenCV e il



cv2.calcHistfunction.

Gli istogrammi sono prevalenti in quasi ogni aspetto della visione artificiale.



Utilizziamo istogrammi in scala di grigi per la sogliatura. Usiamo gli istogrammi per il bilanciamento del bianco. Utilizziamo istogrammi a colori per il tracciamento degli oggetti nelle immagini, ad esempio con l'algoritmo CamShift.

Usiamo gli istogrammi di colore come caratteristiche — includi istogrammi di colore in più dimensioni.



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E in senso astratto, usiamo istogrammi di gradienti di immagine per formare i descrittori HOG e SIFT.

Anche la rappresentazione estremamente popolare delle parole visive utilizzata nei motori di ricerca di immagini e nell'apprendimento automatico è anch'essa un istogramma!

E con ogni probabilità, sono sicuro che questa non è la prima volta che ti imbatti in istogrammi nei tuoi studi.

Allora, perché gli istogrammi sono così utili?

Perché gli istogrammi catturano il distribuzione di frequenza di un insieme di dati. E si scopre che esaminare queste distribuzioni di frequenza è un modo molto carino per costruire semplici tecniche di elaborazione delle immagini ... insieme a algoritmi di apprendimento automatico molto potenti.

All'interno di questo post del blog riceverai un'introduzione agli istogrammi delle immagini, incluso come calcolare gli istogrammi in scala di grigi e a colori. Nei prossimi post del blog tratterò tecniche di istogramma più avanzate.

www.pyimagesearch.com

Istogrammi immagine OpenCV ( cv2.calcHist )

In questo tutorial imparerai come calcolare gli istogrammi delle immagini utilizzando OpenCV e la funzione cv2.calcHist - Gli istogrammi sono prevalenti in quasi ogni aspetto della visione artificiale.

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