Python 实现 #!/usr/bin/env python#-*- coding: utf8 -*-"""# Author: klchang # Date: 2018.10 # Description: histogram equalization of a gray image."""from__future__importprint_functionimportnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as pltdefhistequ(gray, nlevels=256):#Compute histogramhistogram ...
Python 实现 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf8 -*- """# Author: klchang # Date: 2018.10 # Description:histogram equalization of a gray image."""from__future__import print_function import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def histequ(gray, nlevels=256):# Compute ...
The Python script for applying histogram equalization on pout.jpg looks as follows: 1 import cv2 2 import numpy 3 img = cv2.imread('monkey.jpg') 4 img_to_yuv = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2YUV) 5 img_to_yuv[:,:,0] = cv2.equalizeHist(img_to_yuv[:,:,0]) 6 hist_...
直方图均衡化是一种图像处理方法,用来提高图像的对比度,本博客涉及到直方图的应用PYTHON+OPENCV2 如果一个图像的像素取值范围在很狭窄的一个区域内,那么图像的细节就不是那么的明显,如果可以将图像的像素分布范围均衡化,那么能够提高图像的对比度,如下图所示: 使用python+opencv2计算一幅图像的直方图,图像如下图: 由...
HISTOGRAM EQUALIZATION 上面的四幅图, rkrk呈现了不同的分布, 其中第四幅图, 拥有最佳的对比度, 可以发现其rkrk的分布近似一个均匀分布, histogram equalization就是这样一种方法, 寻找一个变换 s=T(r),0≤r≤L−1,s=T(r),0≤r≤L−1, 使得ss的分布近似满足一个均匀分布. 当然了, 这种分布显然不...
CLAHE (Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization) 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # import cv2, numpy as npimg=cv2.imread('a.jpeg',0)clahe=cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0,tileGridSize=(8,8))cl1=clahe.apply(img)cv2.imwrite('clahe_2.jpeg',cl1) ...
Histogram equalization 是一种用于增强图像对比度的方法,通过重新分布图像像素的灰度级别来均衡化其直方图。在 Python 中实现 Histogram equalization 可以使用 OpenCV 库或 NumPy 等工具。首先,计算原始图像的灰度直方图,并根据像素值的频率计算累积分布函数。然后,根据累积分布函数对每个像素的灰度级别进行映射,从而实现...
python——直方图均衡化 from PIL import Image from pylab import * from numpy import * def histeq(im,nbr_bins = 256): """对一幅灰度图像进行直方图均衡化""" #计算图像的直方图 #在numpy中,也提供了一个计算直方图的函数histogram(),第一个返回的是直方图的统计量,第二个为每个bins的中间值 imhist,bi...
http://en.wikipedia.org/wiki/Histogram_equalization 我们这里看Numpy的实现,之后,会看OpenCV的函数。 import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread('wiki.jpg',0) hist,bins = np.histogram(img.flatten(),256,[0,256]) ...
2.1 Histogram Equalization Numpy version —— cdf! code: import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread('wiki.jpg', 0) hist, bins = np.histogram(img.flatten(), 256, [0,256]) #怎么又是flatten。。。