如何在opencv里面找直方图均衡化
在OpenCV的官网上，对图像均衡化（即直方图均衡化）前后的直方图进行了对比，如图13-23所示。
在推导过程中，直方图规定化的过程如下：对原图像进行直方图均衡。和上面一样。对事先规定的直方图也进行均衡。z为最终输出图像像素的灰度值。我这里做个图解释一下 同样的，写成离散形式。
就是通过一些算子。灰度，二值化，直方图均衡，边缘提取，特征值提取，模式识别等。采用小波算法也行的。
自适应直方图均衡化首先将图像划分为不重叠的区域块（tiles） ，然后对每一个块分别进行直方图均衡化。
我们先来看看相应的直方图和累积直方图，然后使用 OpenCV 进行直方图均衡化。我们可以看出来直方图大部分在灰度值较高的部分，而且分布很集中。而我们希望直方图的分布比较分散，能够涵盖整个 x 轴。
opencv中,怎么计算彩色图像的直方图calchist
（假设图像时3通道的）为0，1，2；images中第二张图片的图像序列接着上一次的，为3，4，5，；依次类推即可。
OpenCV提供了函数 calcHist 来实现直方图的构建，但是在计算8位图的灰度直方图 时，它使用起来略显复杂。
（1）直方图不再表征任何的图像纹理信息，而是对图像像素的统计。（2）由于同一物体无论是旋转还是平移在图像中都具有相同的灰度值，因此直方图具有平移不变性、放缩不变性等优点。
opencv二维直方图怎么观测峰值
如果到这里你掌握了，这个性质就为我们解决直线检测提供了方法，只需要把图像空间的直线对应到霍夫空间的点，然后统计交点就可以达到目的，例如图像空间中有 3 条直线，那对应到霍夫空间就会有 3 个峰值点。
首先需要声明一个OpenCV的IplImage * 格式的变量并使用cvCreateImage申请空间，用于存储图像。然后将二维数组中每个像素值，赋给变量，最后直接cvSaveImage保存图像。最后cvRealease释放空间。
很简单，把深度坐标z，表示成二维图像的灰度值，三维就转换成二维了。简单吧。
Mat类型：矩阵类型，Matrix。在openCV中，Mat是一个多维的密集数据数组。可以用来处理向量和矩阵、图像、直方图等等常见的多维数据。
opencv直方图的bins中存储的是什么?
1、那么bins[0] 即第一个bins 存储的数就是 4，原因是 0，0，1，2，3在第一个bin的范围内，bins[1] 存储的数为 3，原因是 10，12，13落在这个[7-13]这个bin内。
2、（3）mask ： 计算图片指定区域的直方图。如果mask为none，那么计算整张图。（4）histSize( bins ) ： 每个色调值(范围： 0 ~ 255)对应的像素数量/频率。
3、应为图片在OpenCV中，就是使用矩阵来存储的。在OpenCVl 之后，已经彻底的从IplImage变成了 Mat 矩阵对象。以下是使用 图片生成直方图的例子。
4、OpenCV提供了函数 calcHist 来实现直方图的构建，但是在计算8位图的灰度直方图 时，它使用起来略显复杂。
OpenCV显示图像及直方图的问题!
1、有的图像的灰度分布不均匀，出现过亮过暗，或者对比度过低的情况，这样的图像细节不明显，在肉眼观察时会丢失一些信息。这时可以使用直方图均衡技术对图像进行变换，变成肉眼易于分辨的细节分明的图像。
2、S是饱和度，一般是大于一个值，S过低就是灰色（参考值S80)，V是亮度，过低就是黑色，过高就是白色(参考值220V50)。判断区域颜色是否相同，可以直接比较这两个区域像素的HSV值。
3、处理图像时图像太大如几M的图像，使用cvimshow(Image， image) 显示图像时候只能显示左上角的一小部分而且不能调整图像的位置和大小。
4、参数1表示需要用来计算直方图的源图像序列，因此可以允许有多张大小一样，数据类型相同的图像被用来统计其直方图特征。参数2表示的就是使用多少张图像序列中的图像用于计算直方图。
怎么用opencv把mat类型的数组绘制成二维直方图
1、在OpenCVl 之后，已经彻底的从IplImage变成了 Mat 矩阵对象。以下是使用 图片生成直方图的例子。
2、首先需要声明一个OpenCV的IplImage * 格式的变量并使用cvCreateImage申请空间，用于存储图像。然后将二维数组中每个像素值，赋给变量，最后直接cvSaveImage保存图像。最后cvRealease释放空间。
3、在openCV中，Mat是一个多维的密集数据数组。可以用来处理向量和矩阵、图像、直方图等等常见的多维数据。Mat类型较CvMat与IplImage类型来说，有更强的矩阵运算能力，支持常见的矩阵运算。
4、可以定义函数 calcGrayHist 来计算灰度直方图，其中输入参数为8位图，将返回的灰度直方图存储为一个1行256列的 Mat 类型。
5、首先在手机浏览器界面后，点击手机桌面上的opencv二维直方图。其次进入opencv二维直方图界面内，观察opencv二维直方图上的H=50和S=20。最后在即可在上面，就可以看到另一个的峰值。
6、使用OpenCV处理图像时，最普遍的处理方式便是遍历图像，即访问所有的图像像素点。但有的算法还需要访问目标像素的邻域，所以这时候就需要了解访问Mat数据元素地址的方式。
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