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...
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...
为了解决这个问题,我们需要使用自适应的直方图均衡化。这种情况下,整幅图像会 被分成很多小块,这些小块被称为“tiles”(在 OpenCV 中 tiles 的大小默认是 8x8),然后再对每一个小块分别进行直方图均衡化(跟前面类似)。所以在每一个 的区域中,直方图会集中在某一个小的区域中(除非有噪声干扰)。如果有噪声的 话...
}returnhistogram; };//直方图均衡化Matequalhist(Mat image){introws = image.rows;intcols = image.cols;//1.计算图像灰度直方图Mat grayhist =calcgrayhist(image);//2.计算累加灰度直方图Mat accumulate_hist = Mat::zeros(Size(256,1), CV_32SC1);for(intp =0; p <256; p++) {if(p ==0) a...
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: 其中默认设置的“限制对比度”为40,块的大小为8X8 程序运行后的效果如下图所示: 本文摘自异步社区,作者:黑夜探路人,作品:《OpenCV使用python实现限制对比度的自适应直方图均衡化》,未经授权,禁止转载。
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。
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...
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.
直方图均衡图像对比度(histogram equalization)PYTHON+OPENCV2 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:...