对比度自适应直方图均衡的实例 - OpenCV

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对比度自适应直方图均衡的实例 - OpenCV

在数字图像处理中,对比度是一个非常重要的概念。对比度越高,图像中颜色之间的差异就越明显,而对比度越低,颜色之间的区别就越暗淡。因此,调整图像的对比度可以使得图像更加生动逼真。OpenCV是一个广泛使用的开源计算机视觉库,它提供了许多图像处理和计算机视觉算法。其中,对比度自适应直方图均衡(Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization,CLAHE)是一种非常常用的图像增强方法。

本篇文章将介绍如何使用OpenCV对图像进行CLAHE增强。我们将使用Python语言编写代码,并且使用OpenCV来加载图像、执行CLAHE增强和保存结果。以下是完整的程序代码:

import cv2

# 加载图像
img = cv2.imread('example.jpg', 0)

OpenCV--Python 图像增强(线性变换,直方图正规化,伽马变换,全局直方图均衡化,限制对比度的自适应直方图均衡化)_cv2直方图正规化 pixelSequence = img.reshape([h * w, ]) numberBins = 256 histogram, bins, patch = plt.hist(pixelSequence, numberBins, facecolor=‘black’, histtype=‘bar’) plt.xlabel(“gray label”) plt.ylabel(“number of pixels”) plt.axis([0, 255, 0, np.max(histogram)]) plt.sho 阅读详情

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