一: 绘制直方图 就是把各个像素值所含有的个数统计出来,然后画图表示。 可以看到在当前图像中,哪个像素值的个数最多。 同时,可以看当前图像总体的像素值大小在哪些范围。。靠近0的话,说明图像偏暗。 靠近255,说明图像偏亮。 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math # # ...
cv2.destroyAllWindows()'''对比度增强只是图像增强方法中的一种手段,本章中提到的对比度拉伸的方法受图 像噪声的影响会很明显,后面会介绍去除噪声的方法,去噪之后再使用对比度增 强技术效果会更好'''
对比度增强，或者称为对比度拉伸，是图像增强技术的一种，主要解决由于图像的灰度级范围较小造成的对比度较低的问题，目的就是将输出图像的灰度级放大到指定的程度，使得图像中的细节看起来更加清晰。对比度增强有几种常用的方法，如线性变换、分段线性变换、伽马变换、直方图正规化、直方图均衡化、局部自适应直方图均衡...
相比全局直方图均衡化,自适应直方图均衡化将图像划分为不重叠的小块,在每一小块进行直方图均衡化,但若小块内有噪声,影响很大,需要通过限制对比度来进行抑制,即限制对比度自适应直方图均衡化。 clahe=cv2.createCLAHE(clipLimit,tileGridSize) 参数: clipLimit:限制对比度的阈值,默认为40,直方图中像素值出现次数大于该...
在Python中增强图像对比度,我们可以选择使用PIL(Python Imaging Library,现在称为Pillow)或OpenCV这两个流行的图像处理库。下面我将分别给出使用这两个库来增强图像对比度的步骤和示例代码。 使用PIL库增强图像对比度 导入必要的库: python from PIL import Image, ImageEnhance 读取原始图像: python img = Image...
在Python中,图像的对数对比度增强是一种常用的图像处理技术,用于增强图像的对比度和细节。对数对比度增强通过对图像的像素值进行对数变换来实现。 对数对比度增强的步骤如下: 1. 导入必要的库和模...
对比度图像增强算法，将将图片的区域进行处理，在该区域内接近黑色的定义为黑色，接近白色的定义为白色。这样就可以进行处理得打新的图片。Python中有相关的实现方法。工具/原料 win10系统64位 winPython集成软件 方法/步骤 1 打开Python shell：2 载入工具包：载入要使用到的工具包，代码如下（若是报错说明可能没安装...
在Python中,您可以使用Pillow库来增强图像的对比度。以下是一个简单的例子,演示如何使用ImageEnhance模块的Contrast类来增强图像对比度: from PIL import Image, ImageEnhance # 打开图像文件 image = Image.open('path_to_your_image.jpg') # 创建一个对比度增强对象 ...
可以看到爱因斯坦的照片的对比度得到了很大的提升,以下为对应的直方图,可以看到直方图分布变得更加宽阔,而且输出图像的直方图更加偏向暗部。但是如果使用直方图均衡化,图像会变得白的更白,黑的更黑。 以下为PythonOpencv代码实现: importcv2 as cvimportmatplotlib.pyplot as pltdefexchange(image): ...
import numpy as np i, j, k = input().split() # 几行几列灰度值区间 mi, mj, mk = int(i), int(j), int(k) + 1 # 将输入转为int值 a = np.zeros([mi, mj]) # 建立空白图像矩阵 b = np.zeros(mk) # 建立初始直方…