Python+OpenCV之直方圖均衡化詳解
更新時(shí)間：2022年09月29日 10:05:11 作者：錦鯉AI幸運(yùn)
直方圖均衡化是一種增強(qiáng)圖像對(duì)比度的方法，其主要思想是將一副圖像的直方圖分布變成近似均勻分布，從而增強(qiáng)圖像的對(duì)比度。本文將通過示例為大家講講直方圖均衡化的原理與實(shí)現(xiàn)，感興趣的可以了解一下
直方圖均衡化
直方圖均衡化(Histogram Equalization)是一種增強(qiáng)圖像對(duì)比度(Image Contrast)的方法，其主要思想是將一副圖像的直方圖分布變成近似均勻分布，從而增強(qiáng)圖像的對(duì)比度。
scenery.png原圖(下載)：
import cv2 # opencv讀取的格式是BGR
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt # Matplotlib是RGB
# %matplotlib inline
def cv_show(img, name):
cv2.imshow(name, img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
img = cv2.imread('DataPreprocessing/img/scenery.png', 0) # 0表示灰度圖
hist = cv2.calcHist([img], [0], None, [256], [0, 256])
print(hist.shape)
plt.hist(img.ravel(), 256)
plt.show()
轉(zhuǎn)為灰度圖后，整張圖片像素分布的直方圖結(jié)果:
畫出三通道的直方圖分布:
color = ('b', 'g', 'r')
for i, col in enumerate(color):
histr = cv2.calcHist([img], [i], None, [256], [0, 256])
plt.plot(histr, color=col)
plt.xlim([0, 256])
直方圖均衡化處理:
img = cv2.imread('DataPreprocessing/img/scenery.png', 0)
equ = cv2.equalizeHist(img)
plt.hist(equ.ravel(), 256)
plt.show()
# cv_show(equ, "equ")
經(jīng)過直方圖均衡化處理后的像素分布:
自適應(yīng)直方圖均衡化
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8, 8))
res_clahe = clahe.apply(img)
res = np.hstack((img, equ, res_clahe))
cv2.imwrite("res_scenery.png", res)
cv_show(res, 'res')
展示所有的結(jié)果（原圖 - - - 直方圖均衡化 - - - 自適應(yīng)直方圖均衡化）:
到此這篇關(guān)于Python+OpenCV之直方圖均衡化詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python OpenCV直方圖均衡化內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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