1. 直方图均衡化(Histogram Equalization) 直方图均衡化是一种常用的图像增强技术,可以改善图像的对比度。 复制 importcv2importmatplotlib.pyplotasplt # 读取图像 image=cv2.imread('example.jpg',0)# 以灰度模式读取图像 # 应用直方图均衡化 equalized_image=cv2.equalizeHist(image)# 显示原图和处理后的图像 plt....
cv2.imshow('Histogram Equalization', equ) cv2.waitKey(0) 在上面的代码中,首先使用cv2.imread()函数读取一张灰度图像,然后使用cv2.equalizeHist()函数对图像进行直方图均衡化。最后使用cv2.imshow()函数显示原图和增强后的图像。 对比度增强对比度增强是一种通过调整像素值来改善图像对比度的方法。在OpenCV中,可以...
在这里,我们将灰度图像gray_image根据累积直方图进行色阶调整,并将结果保存在变量equalized_image中。0和255分别表示归一化后的最小值和最大值,cv2.NORM_MINMAX表示归一化的方法。 步骤6:显示并保存结果图像 # 显示原始图像和调整后的图像cv2.imshow('Original Image',image)cv2.imshow('Equalized Image',equalized_i...
img_dst = cv2.equalizeHist(img_src) #自适应直方图均衡 clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=5.0, tileGridSize=(8,8)) img_dst_clahe = clahe.apply(img_src) histSize =256 histRange = (0,256) hist_src = cv2.calcHist([img_src], [0],None, [histSize], histRange) hist_dst = cv2.calc...
使用cv2.imread读取灰度图像。 利用np.histogram计算图像的直方图。 计算直方图的累积分布函数(CDF)。 使用累计分布函数生成新的像素值并进行映射。 最后,显示原始图像和均衡化后的图像。 3. 类图示例 为了更好地理解程序结构,以下是直方图均衡化相关类的类图示例: ...
python深色版本 import cv2 import numpy as np def histogram_equalization(img): img_yuv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2YUV) img_yuv[:, :, 0] = cv2.equalizeHist(img_yuv[:, :, 0]) enhanced_img = cv2.cvtColor(img_yuv, cv2.COLOR_YUV2BGR) return enhanced_img # 示例 img = cv2....
直方图均衡化的英文名称是Histogram Equalization. 图像对比度增强的方法可以分成两类:一类是直接对比度增强方法;另一类是间接对比度增强方法。直方图拉伸和直方图均衡化是两种最常见的间接对比度增强方法。直方图拉伸是通过对比度拉伸对直方图进行调整,从而“扩大”前景和背景灰度的差别,以达到增强对比度的目的,这种方法可以...
, 'histogram'), loc='upper left')plt.show()直方图均衡化：import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('assets/wiki.png',0)equ = cv2.equalizeHist(img)res = np.hstack((img, equ)) #stacking images side-by-sidecv2.imshow('equ', res)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()上面做的...
cv2.waitKey() CLAHE(对比度有限自适应直方图均衡) 确实,直方图均衡后背景对比度有所改善.但比较两个图像,由于亮度过高,我们丢失了大部分信息,这是因为它的直方图并不局限于特定区域. 为了解决这个问题,使用自适应直方图均衡.图像被划分为几个小块,称为“tiles”(在OpenCV中默认值是8x8).然后每一个方块都是像平常...
importnumpyasnpimportcv2ascv from matplotlibimportpyplotasplt img=cv.imread('wiki.jpg',0)hist,bins=np.histogram(img.flatten(),256,[0,256])cdf=hist.cumsum()cdf_normalized=cdf*float(hist.max())/cdf.max()plt.plot(cdf_normalized,color='b')plt.hist(img.flatten(),256,[0,256],color='r...