c#计算彩色图的直方图

limaolinghu 2012-10-09 05:09:58

在网上下了一个例子，做法是将原彩色图转化为灰度图，之后计算直方图，但得到的结果感觉和ps里面的rgb直方图不太一样。
请问，这这标准的彩色图计算直方图的办法吗？
或者哪位前辈有现成的c#的彩色图计算直方图的算法可以共享一下么。

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Trent1985 2012-10-09

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应该是灰度直方图的,灰度化的算法也有多种,所以不一定会一样!

limaolinghu 2012-10-09

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[Quote=引用 1 楼的回复:]
灰度直方图是把彩色图转成灰度图在计算直方图的;
RGB直方图其实是三个直方图,分别是R分量直方图,B分量直方图个G分量直方图;
就是分别对一个分量信息进行直方图计算！
[/Quote]
谢谢回复。
我用ps的时候，色阶调整有4个选择，r,g,b和rgb。前三个确实是对应你说的3个通道分别的直方图。但最后一个rgb在一起的这个直方图指的就是灰度图直方图吗？还是什么其他算法得到的？

Trent1985 2012-10-09

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灰度直方图是把彩色图转成灰度图在计算直方图的;
RGB直方图其实是三个直方图,分别是R分量直方图,B分量直方图个G分量直方图;
就是分别对一个分量信息进行直方图计算！

功能丰富，比较简易，适合初学者，便于加工修饰。内容有文件（打开、保存、退出）、点处理（彩色转灰阶、图像取反、图像旋转、图像镜像、均衡化、直方图、亮度变化、直方图扩展）、空频域变换（傅里叶变换、傅里叶反变换、离散余弦变换、离散余弦反变换、巴特沃斯低通滤波、巴特沃斯高通滤波、指数低通滤波、指数高通滤波）、二值化（阈值分割、自适应阈值、全局阈值）、形态学处理（腐蚀、膨胀、开运算、闭运算）、彩色图像处理（均值滤波、中值滤波、高斯滤波、Roberts算子、Laplace算子、Sobel算子、Prewitt算子、伪彩色）、图像操作（图像平移、加噪、缩小、透明变换、色彩平衡）、图像特效等。

彩色图像直方图和灰度图像直方图的原理是一样的,不同的是彩色图像需要分别计算BGR三个通道. 先放一张原图: # 彩色直方图和灰度直方图原理是一样的,彩色直方图需要计算三个通道 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread('image0.jpg', 1) imgInfo ...

在这个示例中，我们首先将图像转换为浮点数格式，并计算图像的直方图以及累积直方图。然后，我们根据用户指定的对比度和亮度参数，通过插值查找得到每个像素的新值，并将其应用于浮点图像。最后，我们将调整后的图像转换回8位格式，并显示在窗口中。由于篇幅限制，我们只提供了一些基础应用示例，但OpenCVSharp库提供了更多功能和算法，你可以进一步探索和实践。接下来，我们设置了直方图的参数，包括要绘制的通道、直方图的大小和范围。值得注意的是，我们使用循环迭代每个通道的直方图，并根据像素值的频率确定每个柱子的高度。

直方图及直方图均值化的理论，实现及展示直方图：首先，我们来看看什么是直方图：理论概念：在图像处理中，经常用到直方图，如颜色直方图、灰度直方图等。图像的灰度直方图就描述了图像中灰度分布情况，能够很直观的展示出图像中各个灰度级所占的多少。图像的灰度直方图是灰度级的函数，描述的是图像中具有该灰度级的像素的个数：其中，横坐标是灰度级，纵坐标是该灰度级出现的频率。意义： • 直方图反映了图像中的灰度分布规律。它描述每个灰度级具有的像素个数，但不包含这些像素在图像中的位置信息。 • 任何一幅特定的

1. Opencv中的坐标关系在开始绘制直方图之前，需要明确Opencv中采用的坐标关系。下图非常清晰的标出了三种常用的坐标轴名称，及相互的关系。 2. 灰度图像的直方图及均衡化利用opencv中的calcHist()函数计算直方图，利用equalizeHist()对直方图进行均衡化，然后利用rectangle()（通过绘制多个矩形/线条）绘制出直方图。下面是对一张图

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