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直方图均衡化是一种常用的图像处理技术#xff0c;用于改善图像的对比度#xff0c;特别是在图像的细节被埋没在暗部或亮部区域时。通过重新分配图像的像素强度值#xff0c;使得图像的整体对比度增强#xff0c;从而让更多的细节变得可见。
import cv2
imp…直方图均衡化
直方图均衡化是一种常用的图像处理技术用于改善图像的对比度特别是在图像的细节被埋没在暗部或亮部区域时。通过重新分配图像的像素强度值使得图像的整体对比度增强从而让更多的细节变得可见。
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
gray_image cv2.imread(images/img_test.jpg, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 应用直方图均衡化
equalized_image cv2.equalizeHist(gray_image)
# 显示原始图像和均衡化后的图像
cv2.imshow(Original Image, gray_image)
cv2.imshow(Equalized Image, equalized_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()局部直方图均衡化是一种用于增强图像对比度的技术特别适用于光照不均或者局部对比度较低的图像。全局直方图均衡化考虑整个图像的亮度分布而局部直方图均衡化则针对图像的每个小区域独立进行直方图均衡化这样可以更好地提升局部细节的可见性。
import cv2
import numpy as npimage cv2.imread(images/img_test.jpg, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 创建一个 CLAHE 对象
clahe cv2.createCLAHE(clipLimit2.0, tileGridSize(8,8))
# 应用 CLAHE 到图像上
enhanced_image clahe.apply(image)
# 显示原始图像和增强后的图像
cv2.imshow(Original Image, image)
cv2.imshow(Enhanced Image, enhanced_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
