使用 Python 进行图像增强——直方图均衡化

使用 Python 进行图像增强——直方图均衡化
近年来，数字图像处理已经成为一个重要的研究方向。其中，图像增强技术是一项非常关键的技术，它能够有效的提高图像的质量。本文将介绍直方图均衡化技术，以及如何使用 Python 实现这种技术。

什么是直方图均衡化技术？
直方图均衡化技术是数字图像处理中最古老和最广泛应用的技术之一。这种技术能够将图像的像素值进行调整，使得像素值分布更加均匀。通过这种方式，图像的亮度和对比度可以被显著地增强。直方图均衡化技术通常在计算机视觉、数字图像处理、人工智能等领域得到广泛应用。

如何使用 Python 实现直方图均衡化技术？

在 Python 中，我们可以使用 OpenCV 库、NumPy 库来实现直方图均衡化技术。下面给出代码示例：

import cv2 as cv
import numpy as np

img = cv.imread('image.jpg', 0)
equ = cv.equalizeHist(img)

res = np.hstack((img, equ))
cv.imwrite('res.png', res)

在这个示例中，我们从本地加载一张图片，并使用 cv.imread 函数将其读取为灰度图像。然后，我们使用 cv.equalizeHist 函数对该图像进行直方图均衡化处理。最后，我们将原始图像和直方图均衡化处理后的图像横向拼接，并使用 cv.imwrite 函数将结果保存到本地。

通过这种方式，我们能够快速实现直方图均衡化技术，提高图像的质量。

总结
直方图均衡化