本文详细介绍了直方图均衡化的原理，以及在OpenCV-Python中如何使用equalizeHist函数进行图像对比度增强。通过计算灰度直方图、累积分布函数和归一化等步骤，实现像素值在整个灰度范围内的均匀分布，从而提高图像质量。此外，还展示了如何在灰度图像和彩色图像上应用直方图均衡化，以及提供了完整的示例代码。
直方图均衡化是一种数字图像处理技术，用于增强图像的对比度。在OpenCV-Python库中，我们可以利用equalizeHist函数来实现直方图均衡化操作。本文将介绍直方图均衡化的原理和在OpenCV-Python中的应用，并详细解析equalizeHist函数的使用方法。
直方图均衡化原理
直方图均衡化通过重新分布图像的像素值，使得图像的直方图在整个灰度范围内均匀分布，从而增强图像的对比度。该方法主要包括以下步骤：
- 计算图像的灰度直方图：统计图像中每个灰度级别的像素数量。
- 计算累积分布函数（CDF）：对灰度直方图进行累加，得到每个灰度级别的像素累积数量。
- 对CDF进行归一化：将CDF映射到0到255的灰度级范围内。
- 计算新的像素值：将原始图像中每个像素的灰度值替换为归一化后的CDF值。
通过这些步骤，直方图均衡化可以使得图像的像素值在整个灰度范围内均匀分布，从而提高图像的对比度。
OpenCV-Python中的直方图均衡化
OpenCV-Python是一个功能强大的开源计算机视觉库，其中包含了各种图像处理函数，包括直方图均衡化。使用OpenCV-Python进行直方图均衡化的主要步骤如下：
- 导入必要的库：
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