Python实现彩色图像的可视化对比度增强

本文介绍了如何使用Python和OpenCV对彩色图像进行对比度增强。通过将图像转换为YCbCr颜色空间,对亮度通道进行直方图均衡化,然后与原CbCr通道合并,再转回RGB空间,可以有效提升低对比度图像的清晰度。

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Python实现彩色图像的可视化对比度增强

在数字图像处理中,对于某些低对比度的彩色图像,我们可以使用一些算法对其进行可视化对比度增强,使其更加清晰明亮。本文将介绍一种基于Python语言实现的彩色图像可视化对比度增强算法,并提供相应的源代码。

实现步骤:

  1. 读取彩色图像并将其转换为YCbCr颜色空间;
  2. 对第一个通道(即亮度)进行直方图均衡化处理,增强其对比度;
  3. 将处理后的Y通道与原来的CbCr通道合并,转换为RGB颜色空间;
  4. 显示处理后的彩色图像。

下面是具体实现的Python代码:

import cv2
import numpy as np

# 读取彩色图像并转换为YCbCr颜色空间
img = cv2.imread(
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