python 對一幅灰度圖像進(jìn)行直方圖均衡化
更新時間：2020年10月27日 10:30:22 作者：RamboBai
這篇文章主要介紹了python 如何對一幅灰度圖像進(jìn)行直方圖均衡化，幫助大家更好的利用python處理圖像，感興趣的朋友可以了解下
from PIL import Image
from pylab import *
from numpy import *
def histeq(im,nbr_bins = 256):
"""對一幅灰度圖像進(jìn)行直方圖均衡化"""
#計算圖像的直方圖
#在numpy中，也提供了一個計算直方圖的函數(shù)histogram(),第一個返回的是直方圖的統(tǒng)計量，第二個為每個bins的中間值
imhist,bins = histogram(im.flatten(),nbr_bins,normed= True)
cdf = imhist.cumsum() #
cdf = 255.0 * cdf / cdf[-1]
#使用累積分布函數(shù)的線性插值，計算新的像素值
im2 = interp(im.flatten(),bins[:-1],cdf)
return im2.reshape(im.shape),cdf
pil_im = Image.open('E:\Python\\fanwei.jpg') #打開原圖
pil_im_gray = pil_im.convert('L') #轉(zhuǎn)化為灰度圖像
pil_im_gray.show() #顯示灰度圖像
im = array(Image.open('E:\Python\\fanwei.jpg').convert('L'))
# figure()
# hist(im.flatten(),256)
im2,cdf = histeq(im)
# figure()
# hist(im2.flatten(),256)
# show()
im2 = Image.fromarray(uint8(im2))
im2.show()
# print(cdf)
# plot(cdf)
im2.save("junheng.jpg")
圖1：原圖的灰度圖
圖2：進(jìn)行直方圖均衡化后的圖像
圖3：原圖灰度圖的直方圖
圖4：進(jìn)行直方圖均衡化后的直方圖
圖5：灰度變換函數(shù)
以上就是python 對一幅灰度圖像進(jìn)行直方圖均衡化的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于python 直方圖均衡化的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
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