calcHist1

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  [OpenCV] 이미지 히스토그램 - calcHist 작은 픽셀이 모여 하나의 이미지를 이루고 있다. 각 픽셀은 R, G, B 값을 가지고 있다. 각 8바이트 0~255 숫자 중 하나의 값을 지닌다. 컬러 이미지에서 이미지 히스토그램은 상에서 각 R, G, B값의 분포를 나타낸다. GrayScale에서는 grayscale의 분포를 나타낸다. 관찰 데이터의 빈도수 - 히스토그램을 활용하면 데이터의 확률분포를 추정할 수 있다. - 히스토그램은 이미지 픽셀 분포에서 매우 중요한 정보를 ㅈ공 - 히스토그램을 활용하면 다음 작업이 가능하다. 1) 화질 개선 - 히스토그램 이퀄라이제이션 2) 히스토그램 비교, 역투영 hist = cv2.calcHist(images=[image], channels=[i], mask=None, histSize=[histSize], ran.. OpenCV 2023. 1. 10.