OpenCV Python 灰度和色彩图片的均衡化直方图(equalizeHist)
凌顺
2019年9月18日
均衡化图片为的是归一化图像亮度和增强图像对比度，在本示例我们会使用 `cv2.equalizeHist` 函数进行处理灰度图像和彩色图像，然后再展示均衡化后的直方图，看其形状。
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均衡化图片为的是归一化图像亮度和增强图像对比度，在本示例我们会使用 `cv2.equalizeHist` 函数进行处理灰度图像和彩色图像，然后再展示均衡化后的直方图，看其形状。
通过 `np.histogram` 计算图像的直方图，可以通过直方图的方法查看图片的一些信息，例如是否过曝或者欠曝。
学会使用NumPy的`mean`和`std`方法，分别得出均值和标准差，对图像矩阵进行操作
图像数据，一般以unit8和float32的格式保存，在有些时候，我们需要使用整数处理图像，有些时候我们需要用浮点数处理图像。本教程，演示如何把图像的元素数据类型在unit8和float32之间转换。
OpenCV的矩阵，在Python中是用NumPy表示的。NumPy提供了强大而简洁的方法函数来处理多位矩阵，也称之为张量。在使用Pytorch深度学习的框架是，NumPy的数据类型也可以非常方便地转换成Pytorch张量交给GPU处理数据。在本教程中，我们使用了很多np的函数方法去处理矩阵，因为NumPy支持高端大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。
本示例，主要使用`cv.putText `在图像上添加英文字符，但是这个方法没有办法添加中文。添加中文字符的教程。
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