以下是一个使用OpenCV进行自适应直方图均衡化的代码示例: python import cv2 import numpy as np def apply_clahe(image): # 将图像转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 创建CLAHE对象 clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8, 8)) # 应用自适应直方图均衡化...
3)图像均衡化: cv2.equalizeHist();( 4)自适应均衡化: cv2.createCLAHE() 1. 模板匹配 模板匹配和卷积的原理很像,模板在原图像上从原点开始滑动(从左到右, 从上到下),计算模板与(图像被模板覆盖的地方)的差别程度,在opencv中计算差别程度有6种计算方法。然后将每次计算结果放入一个矩阵里,作为输出结果。假...
很明显,因为全局调整亮度和对比度的原因,脸部太亮,大部分细节都丢失了。 自适应均衡化就是用来解决这一问题的:它在每一个小区域内(默认8×8)进行直方图均衡化。当然,如果有噪点的话,噪点会被放大,需要对小区域内的对比度进行了限制,所以这个算法全称叫:对比度受限的自适应直方图均衡化CLAHE(Contrast Limited Adapt...
限制对比度的自适应直方图均衡化 1.算法简介 AHE是一种用来改善图像对比度的图像处理技术,它与传统的(普通)直方图均衡相比,不同点主要在于,AHE通过计算图像每一个显著区域的直方图,来重新分布图像的亮度值,因此它更适合于用来改善图像的局部对比度,以及增强图像边缘信息,利于分割。 但是,AHE有一个缺陷,就是他在增强...
OpenCV 自适应的直方图均衡化 自适应的直方图均衡化 整幅图像会被分成很多小块,这些小块被称为“tiles”。然后再对每一个小块分别进行直方图均衡化。如果有噪声的话,噪声会被放大。为了避免这种情况的出现要使用对比度限制。对于每个小块来说,如果直方图中的 bin 超过对比度的上限的话,就把 其中的像素点均匀分散...
具体的python实现限制对比度的自适应直方图均衡化代码如下: # -*_ coding:utf-8-*- import cv2 import numpy as np import sys #主函数 if __name__ == "__main__": if len(sys.argv) > 1: #第一步:读入图像 src = cv2.imread(sys.argv[1],cv2.IMREAD_ANYCOLOR) ...
详解OpenCV ⾃适应直⽅图均衡化的应⽤⽬录介绍主要代码 ⽐较 CLAHE 和直⽅图均衡化 介绍 在中，我们已经了解的直⽅图均衡化的基本概念，并且可以使⽤ cv2.equalizeHist() 函数执⾏直⽅图均衡。在本节中，将介绍如何应⽤对⽐度受限的⾃适应直⽅图均衡化 ( Contrast Limited Adaptive ...
对比度受限的自适应直方图均衡(CLAHE,Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization)算法。尽管最初它仅仅是被当作一种图像增强算法被提出,但是现今在图像去雾、低照度图像增强,水下图像效果调节、以及数码照片改善等方面都有应用。这个算法的算法原理看似简单,但是实现起来却并不那么容易。我们将结合相应的OpenCV代码来...
OpenCV: Histograms CLAHE是全局直方图均衡化的升级版本,CLAHE首先对图片做了分块的操作,也就是划分到多少行,多少列,每一个小块单独做 全局直方图均衡化。但是每一个小块做直方图均衡化,就存在噪声的问题,所以还限制了对比度,也就是对直方图做了裁剪和均衡,直方图上方>某个threshold的区间,会被分配到其他的格子。
利用Python-OpenCV算法库实现CLAHE算法 (限制对比度自适应直方图均衡化). Contribute to minxuan-hf/CLAHE development by creating an account on GitHub.