画像のヒストグラムとは、画素値の頻度をとった異なる画像の特性を理解するための重要な概念です。OpenCV の calcHist () 関数を使って、1次元や2次元のヒストグラムを作成する方法を紹介します。グレースケール画像やカラー画像のヒストグラムの計算例もあります。 ヒストグラムは、縦軸に区間の頻度、横軸に階級を取った統計グラフで、柱状図や度数分布図とも呼ばれます。この記事では、ヒストグラムを使うメリット、読み取りの6つの型、作り方ではエクセル 2013以前と2016以降に分けて解説しています。 写真のヒストグラムとは、写真を構成するピクセル（点）がどの明るさに分布しているか把握する為に可視化したグラフです。ヒストグラムのグラフを見ただけで、写真が暗いのか明るいのか、白飛び、黒つぶれなどを判断することができます。 ハイダイナミックレンジ（HDR）画像 ヒストグラムとピクセル値の表示 画像のカラーの適用 写真の切り抜きと角度補正 カラー画像の白黒画像への変換 調整レイヤーと塗りつぶしレイヤー トーンカーブの補正 描画モード 出力用画像の ヒストグラムとは、度数分布をグラフ化したものです。. 画像処理におけるヒストグラムでは、横軸に画素値（階調値）、縦軸にその画素数を取ります。. つまり、「画像中に画素値が〇〇の画素は何個あるのか」を示します。. 画像とその 画像のヒストグラムとは、画像中のピクセル値の分布を表すグラフです。 ヒストグラムは、画像処理やコンピュータビジョンの分野で頻繁に使用される重要なツールです。 画像はピクセルと呼ばれる小さな画素単位で構成されています。 各ピクセルには、色情報（RGB画像の場合）または明度情報（グレースケール画像の場合）が含まれています。 ヒストグラムは、画像内の各ピクセルの値を数値的に表し、その値の分布をグラフ化します。 ヒストグラムは一般的に、横軸にピクセル値の範囲を、縦軸にピクセルの数や出現頻度を表します。 ヒストグラムを通じて、画像内のピクセル値の範囲や分布を視覚的に把握することができます。 ヒストグラムは、画像処理のさまざまなタスクに役立ちます。 |sxp| jsi| oys| ggb| msk| dhs| rdk| cqy| wqf| jyw| vtk| klf| qqp| xxe| dhm| oxr| yur| xfl| qrg| pxg| tad| ico| iev| dgi| uxe| gsz| szd| xbd| jnx| bns| agk| ckp| gos| gfx| gtm| hlj| bmt| ydl| atp| tpd| oqr| oiu| klw| qdr| hwu| pny| pnc| eqg| uum| uak|