图片处理是计算机视觉中的一大领域，而直方图均衡化是其中一项常用的技术。本文将介绍如何使用OpenCV库进行直方图均衡化，并提供示例源代码。

最新推荐文章于 2025-07-17 11:38:29 发布

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文章标签： opencv 计算机视觉人工智能编程

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本文介绍了如何利用OpenCV库进行图片的直方图均衡化处理，包括读取图片、应用equalizeHist函数及展示处理结果，强调了在实际应用中选择和调整的重要性。

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图片处理是计算机视觉中的一大领域，而直方图均衡化是其中一项常用的技术。本文将介绍如何使用OpenCV库进行直方图均衡化，并提供示例源代码。

首先，我们需要导入OpenCV库，并读取一张图片。假设我们要处理的图片为lena.png：

import cv2

img = cv2.imread('lena.png', 0)

其中，读取模式为0表示以灰度图形式读取图片。接着，我们需要对图片进行直方图均衡化：

equ = cv2.equalizeHist(img)

这里使用了equalizeHist函数进行均衡化操作。最后，我们可以将原图和均衡化后的图像显示在同一窗口中，方便对比。完整代码如下：

import cv2

img = cv2.imread('lena.png', 0)
equ = cv2.equalizeHist(img)

res = np.hstack((img,equ))
cv2.imshow('res.png', res)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

运行上述代码，即可在窗口中看到原图和均衡化后的图像。

通过以上操作，我们可以看到直方图均衡化对于某些图像效果非常明显，而对于另外一些图像则不一定适用。因此，在实际应用中，需要根据具体情况进行选择和调整。