OpenCV自适应直方图均衡算法CLAHE参数clipLimit的解析与实现（Python版）

OpenCV自适应直方图均衡算法CLAHE参数clipLimit的解析与实现（Python版）

OpenCV中的CLAHE（Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization）自适应直方图均衡化算法是一种用于图像增强的常见方法。然而，CLAHE中的参数clipLimit通常会让人感到困惑。在本文中，我将为您解释clipLimit参数的含义，并提供Python代码来演示CLAHE的使用。

CLAHE的clipLimit参数是用于限制直方图均衡中的对比度放大比例。它规定了亮度增益值的最大值，这有助于避免由于对比度增益过高而导致的噪声和图像失真。当clipLimit较大时，图像对比度增强的能力也较强，但可能会导致图像中出现更多的噪声。相反，当clipLimit较小时，图像更平滑，但对比度增强的效果也不如较大的clipLimit。

下面是一个简单的Python演示，展示了如何使用CLAHE并调整clipLimit参数。我们将首先读取一张图像，然后使用CLAHE函数对其进行处理。

import cv2

img = cv2.imread("image.jpg",