2、自适应直方图均衡createCLAHE equalizeHist()方法是一种全局直方图均衡方法,在某些场合可能会导致原本对比度高的区域反而变得更低,像下面这个例子中原图上半部分的树叶对比度高,但是下半部分对比度低,如果使用equalizeHist()方法得到的图片如下图右下部分所示: 直方图均衡处理后虽然树叶下半部分的细节都呈现出来了 ,...
1.使用OpenCV 中的CLAHE 有限对比适应性直方图均值化 2. 2D直方图 绘制2D 直方图 总结 一、题目: 应用直方图相关知识,对图片进行处理直方图均衡化,以达到清晰图片的效果,并对图像画出2D直方图 二、解决方案 1.使用OpenCV 中的CLAHE 有限对比适应性直方图均值化 我们需要使用自适应的直方图均衡化。这种情况下,整幅图...
equal_img=cv2.equalizeHist(img)#全局直方图均衡化 template=cv2.createCLAHE(10,(8,8))#自适应直方图均衡化 img_cla=template.apply(img) cv2.imshow('img',img) cv2.imshow('equal_img',equal_img) cv2.imshow('img_cla',img_cla) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 19 28...
CLAHE:创建一个CLAHE对象,设置clipLimit和tileGridSize,再通过apply()方法应用到灰度图。 展示结果:使用matplotlib库可视化原始图像和处理后的图像。 结论 通过上述方法,我们可以有效增强偏暗图像的对比度,使得图像中的细节更加鲜明。直方图均衡化和CLAHE是最常用的对比度增强方法,各有其优缺点,具体使用哪种方法需要根据实...
CLAHE（对比度受限的自适应直方图均衡）我们刚刚看到的第一个直方图均衡化考虑了图像的整体对比度。在许多情况下，这不是一个好主意。例如，下图显示了输入图像及其在全局直方图均衡后的结果。直方图均衡后，背景对比度确实得到了改善。但是在两个图像中比较雕像的脸。由于亮度过高，我们在那里丢失了大多数信息。这是因为...
按照How to apply CLAHE on RGB color images问题中的建议,使用 LAB 颜色空间执行此 CLAHE 方法: import cv2, numpy as np bgr = cv2.imread('_example.jpg') lab = cv2.cvtColor(bgr, cv2.COLOR_BGR2LAB) lab_planes = cv2.split(lab) clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0,tileGridSize=(100,100...
cll=clahe.apply(img)res=np.hstack((img,img1,cll))cv2.imwrite("res.jpg",res) 显然全局直方图均衡化效果不好,造成部分过曝,部分细节消失。 如下图:依次是原图;全局直方图均衡化;自适应直方图均衡化 2.2 使用查找表来拉伸直方图 在图像处理中,直方图均衡化一般用来均衡图像的强度,或增加图像的对比度。 观察...
dst = clahe.Apply(image) # 限制对比度的自适应阈值均衡化 cv2.error: OpenCV(4.5.1) C:\Users\Appveyor\AppData\Local\Temp\1\pip-req-build-kh7iq4w7\opencv\modules\imgproc\src\clahe.cpp:353: error: (-215:Assertion failed) _src.type() == CV_8UC1 || _src.type() == CV_16UC1 in...
import numpy as npimport cv2img = cv2.imread('tsukuba_l.png',0)# 创建一个 CLAHE 对象 (Arguments 可写可不写)# clipLimit颜色对比度的阈值# titleGridSize进行像素均衡化的网格大小,即在多少网格下进行直方图的均衡化操作clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8))cl1 = clahe.apply...
# 限制对比度自适应直方图均衡化CLAHE def clahe(image): b, g, r = cv2.split(image) clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8, 8)) b = clahe.apply(b) g = clahe.apply(g) r = clahe.apply(r) image_clahe = cv2.merge([b, g, r]) ...