cv::equalizeHist和matlab histeq()有什么区别？
这是一个非常简单的问题，但我对此感到困惑。有人能解释一下Matlab的histeq()函数和Opencv的cv::equalizeHist()函数有什么区别吗？
当我试图在matlab中对一幅图像应用直方图均衡时，我发现结果并不相同，像素的每个值大约有4-6个差异。特别是一行的前2个像素。并且其他像素的差值大于1或2。例如，对于相同的图像，openCV结果为
100,160,210,240
但Matlab返回
97,159,210,240
甚至我也尝试过使用histeq(image,255)；或者histeq(image,256)；但都是一样的。有什么不同？提前谢谢。
回答 2
Stack Overflow用户
发布于 2014-08-08 21:59:10
这可能是因为Matlab使用了一个约束，该约束指定灰度变换不能超出图像的累积直方图超过给定强度的直方图计数之间距离的一半。您已经了解了Matlab (在页面底部的“here”下)和OpenCV here使用的算法的更多细节。
Stack Overflow用户
发布于 2017-01-12 06:15:46
Matlab的histeq函数提供了两个输入选项: 1) J = histeq(I, hgram) - output J将近似于用户指定的直方图；2) J = histeq(I, n) - output J将近似于默认的扁平直方图，但具有n个离散的灰度级别。如果省略n，则默认灰度级数为64。OpenCV的equalizeHist(src，dst)没有给你提供这两个选项中的任何一个；事实证明，它假设256个灰度级。因此，如果您尝试J = histeq(I, 256)，您的结果将匹配opencv。
https://stackoverflow.com/questions/25200243
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