1 def equalHist_demo(image):  #OpenCV直方图均衡化都是基于灰度图像

2     gray = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY)

3     dst = cv.equalizeHist(gray) #直方图均衡化，对比度增强

4     cv.imshow("equalHist_demo",dst)

1 def clahe_demo(image):  #OpenCV直方图均衡化都是基于灰度图像

2     gray = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY)

3     clahe = cv.createCLAHE(clipLimit=2.0,tileGridSize=(8,8))

4     dst = clahe.apply(gray)　　#将灰度图像和局部直方图相关联

5     cv.imshow("clahe_demo",dst)

 1 def create_rag_hist(image):

 2     h,w,c = image.shape

 3     rgbHist = np.zeros([16*16*16,1],np.float32)

 4     bsize = 256/16  #间隔是16

 5     for row in range(h):

 6         for col in range(w):

 7             b = image[row,col,0]

 8             g = image[row,col,1]

 9             r = image[row,col,2]

10             index = np.int(b/bsize)*16*16 + np.int(g/bsize)*16 + np.int(r/bsize)

11             rgbHist[np.int(index),0] = rgbHist[np.int(index),0] + 1

12     return rgbHist

13

14 def hist_compare(image1,image2):

15     hist1 = create_rag_hist(image1)

16     hist2 = create_rag_hist(image2)

17     match1 = cv.compareHist(hist1,hist2,cv.HISTCMP_BHATTACHARYYA)   #巴氏距离比较，越小越相似

18     match2 = cv.compareHist(hist1,hist2,cv.HISTCMP_CORREL)   #相关性比较（最大为1）：越接近1越相似

19     match3 = cv.compareHist(hist1,hist2,cv.HISTCMP_CHISQR)   #卡方比较，越小越相似

20     print("巴氏：%s    相关性：%s  卡方：%s"%(match1,match2,match3))

1 def hist2D_demo(image):

2     hsv = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2HSV)

3     hist = cv.calcHist([image],[0,1],None,[289,286],[0,289,0,286])

4     cv.imshow("hist2D",hist)

1 def hist2D_demo(image):

2     hsv = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2HSV)

3     hist = cv.calcHist([image],[0,1],None,[289,286],[0,289,0,286])

4     plt.imshow(hist,interpolation="nearest")

5     plt.title("2D Histogram")

6     plt.show()

 1 def back_projection_demo():

 2     sample = cv.imread("./s2.png")

 3     target = cv.imread("./b.png")

 4     roi_hsv = cv.cvtColor(sample,cv.COLOR_BGR2HSV)

 5     tar_hsv = cv.cvtColor(target,cv.COLOR_BGR2HSV)

 6

 7     cv.imshow("sample",sample)

 8     cv.imshow("target",target)

 9

10     roihist = cv.calcHist([roi_hsv], [0, 1], None, [324, 356], [0, 324, 0, 356])　　#加红部分越小，匹配越放松，匹配越全面，若是bsize值越大，则要求得越精细，越不易匹配，所以导致匹配出来的比较小

11     cv.normalize(roihist,roihist,0,255,cv.NORM_MINMAX)　　#规划到0-255之间

12     dst = cv.calcBackProject([tar_hsv],[0,1],roihist,[0,324,0,356],1)   #直方图反向投影

13     cv.imshow("back_projection_demo",dst)

1. 归一化就是要把需要处理的数据经过处理后（通过某种算法）限制在你需要的一定范围内。

归一化函数cv2.normalize原型：normalize(src, dst[, alpha[, beta[, norm_type[, dtype[, mask]]]]]) -> dst 

src参数表示输入数组。

dst参数表示输出与src相同大小的数组，支持原地运算。

alpha参数表示range normalization模式的最小值。

beta参数表示range normalization模式的最大值，不用于norm normalization(范数归一化)模式。

norm_type参数表示归一化的类型。

norm_type参数可以有以下的取值：

NORM_MINMAX:数组的数值被平移或缩放到一个指定的范围，线性归一化，一般较常用。

NORM_INF:归一化数组的C-范数(绝对值的最大值)。

NORM_L1 ：归一化数组的L1-范数(绝对值的和)。

NORM_L2 ：归一化数组的(欧几里德)L2-范数。

2.反向投影用于在输入图像（通常较大）中查找特定图像（通常较小或者仅1个像素，以下将其称为模板图像）最匹配的点或者区域，也就是定位模板图像出现在输入图像的位置。

函数cv2.calcBackProject用来计算直方图反向投影。

函数原型：calcBackProject(images, channels, hist, ranges, scale[, dst]) -> dst

images参数表示输入图像（是HSV图像）。传入时应该用中括号[ ]括起来。

channels参数表示用于计算反向投影的通道列表，通道数必须与直方图维度相匹配。

hist参数表示输入的模板图像直方图。

ranges参数表示直方图中每个维度bin的取值范围 （即每个维度有多少个bin）。

scale参数表示可选输出反向投影的比例因子，一般取1。