【发布时间】:2019-12-15 05:57:50
【问题描述】:
我需要标准化一个 RGB 图像。 我有灰度标准化的代码,但它不起作用。 是否可以先对 RGB 图像执行更新? 我附上了灰度标准化的代码
img = cv2.imread("055_GT2_IN_F_LI_01_4.jpg",0)
equ = cv2.equalizeHist(img)
res = numpy.hstack((img, equ))
# show image input vs output
cv2.imshow('image', res)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
return img,equ
【问题讨论】:
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你是什么意思,它不起作用?
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不适用于 RGB 图像。
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再一次,什么不起作用?
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标准化不适用于彩色图像 (RGB),仅适用于灰度图像。同时,我想知道是否可以对这种类型的图像执行这样的操作。
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直方图均衡不是归一化。归一化与均值减法和除以标准差有关。如果要均衡彩色图像,可以分别在每个通道上执行此操作,也可以转换为 HSV(或 LAB 等),均衡类似强度的通道,然后将该通道与原始 S 和 V 通道转换回来到 RGB。
标签: python opencv image-processing signal-processing normalization