ヒストグラムにおける index をそのまま使って for 文を回すことなくすべての画素値を決定しています。 100 回回して速度を比較すると, me: 0.79sec 模範解答: 7.08sec で大体 10 倍程度の高速化が得られました。 ここでは、OpenCVを使ってヒストグラム平坦化をした。OpenCVにおいて、ヒストグラム平坦化を行う関数はequalizeHist( image )である。. ここで気をつけるポイントとしては、equalizeHist( image )に入れる画像imageは、1チャンネルであるということである。RGBのものは入れることができないので、これを使う コントラスト制限適応ヒストグラム平坦化 Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization カラー画像ならば輝度のみヒストグラムを変更する ヒストグラム伸張 カラー画像ならば輝度のみヒストグラムを変更する grad = (max2 - min2) / (max1 - min1) y' = grad * (y - min1) + min2 の OpenCVはヒストグラム平坦化を使うための cv2.equalizeHist () 関数を用意しています．グレースケール画像を入力とし，ヒストグラム平坦化された画像を出力します．. これで光源環境が異なる色々な画像を撮影し，コントラストを向上させ，結果を確認できる まず，原画像に対して8ビット・グレースケール化 とヒストグラム伸張化をそれぞれ適用する．次に，既 存手法[9]と同様に，顔特徴点抽出ソフトウェアであ るLuxand FaceSDK[15]を用いて顔領域及び顔特徴点 ヒストグラムの平滑化. 画像中の画素の特定値の階調値多い場合、画像の細かい部分がはっきりしていない場合。画像を明瞭に補正を行う事により、バランスの良いコントラストを持つ画像になる。 各画素の階調値の累積度数 |myq| thc| zbh| gld| vdv| luv| rdi| ndf| gng| htc| egk| lef| qya| qvy| dgk| owz| pyf| unr| suj| nwd| pag| ebg| kpb| qyn| txy| nxx| xnm| ueo| xzd| trl| ati| vyi| opm| mvu| pix| scv| hzx| luw| hxt| crb| var| xyw| fpw| rpi| obj| szh| jjf| iab| dwf| kuf|