python opencv 增强对比度

最新推荐文章于 2025-05-19 09:44:17 发布

兔子家的鱼

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分类专栏： python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/TingHW/article/details/84613822

通过Python的OpenCV库，对一片漆黑的图片进行处理，增强其对比度，使得原本难以辨识的小猫变得清晰可见，直方图显示图像像素分布集中，经过处理后，小猫的可爱形象得以展现。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
img=cv2.imread('miao.jpg',0)
hist=cv2.calcHist([img],[0]

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OpenCV学习之基本概念

weixin_44715384的博客

10-25

498

OpenCV学习之基本概念文章目录OpenCV学习之基本概念1.访问像素级2.基本API概念-Mat3.直方图 1.访问像素级方法一：使用模板函数at<>，必须指出矩阵单元类型 Mat src1=imread("lena.jpg",IMREAD_GRAYSCALE); uchar pixel1=src1.at<uchar>(0,0); Mat src2=imread("lena.jpg",IMREAD_COLOR); Vec3b pixel2=src2.at<Vec3b&

python-OpenCV之对比度增强

li_il的博客

11-09

1万+

简介 对比度指的是一幅图像中明暗区域最亮的白和最暗的黑之间不同亮度层级的测量，差异范围越大代表对比越大，差异范围越小代表对比越小。对比度增强技术主要解决图像灰度级范围较小造成的对比度低问题，目的是将图像的灰度级放大到指定的程度，使图像中的细节看起来更加清晰。基础知识灰度直方图概念：灰度直方图是图像灰度级的函数，用来描述每个灰度级在图像矩阵中的像素个数或占有率。 python实现过程...

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5：OpenCV—图像亮度、对比度变换

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蘑菇菌的博客

11-13

3万+

对比度增强 cv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges[, hist[, accumulate ]]) #图像直方图 cv2.normalize(src[, dst[, alpha[, beta[, norm_type[, dtype[, mask]]]]]]) → dst #直方图归一化 cv2.equalizeHist...

(二)OpenCV-Python学习—对比度增强

wangjia2575525474的博客

03-30

2371

·对于部分图像，会出现整体较暗或较亮的情况，这是由于图片的灰度值范围较小，即对比度低。实际应用中，通过绘制图片的灰度直方图，可以很明显的判断图片的灰度值分布，区分其对比度高低。对于对比度较低的图片，可以通过一定的算法来增强其对比度。常用的方法有线性变换，伽马变换，直方图均衡化，局部自适应直方图均衡化等。 1. 灰度直方图及绘制灰度直方图用来描述每个像素在图像矩阵中出现的次数或概率。其横坐标一般为0-255个像素值，纵坐标为该像素值对应的像素点个数。如下图所示的图像矩阵（单通道灰度图，三通道时可以分别..

python opencv图像对比度增强_图像增强、锐化， Python-OpenCV 来实现 4 种方法！

weixin_39717704的博客

12-06

2411

图像增强目的使得模糊图片变得更加清晰、图片模糊的原因是因为像素灰度差值变化不大，如片各区域产生视觉效果似乎都是一样的，没有较为突出的地方，看起来不清晰的感觉解决这个问题的最直接简单办法，放大像素灰度值差值、使图像中的细节更加清晰。目前较为常用的几个方法：伽马变换、线性变换、分段线性变换、直方图均衡化，对于图像对比度增强，都能取得不错的效果！本文将对每种方法简单介绍一下，并借助于 Python ...

python opencv图像对比度_OpenCV基础(四)---图像对比度，亮度调整

weixin_42470359的博客

02-19

1657

图像对比度，亮度调整图像对比度，指不同像素间的差值，差值越大，对比度越大.图像亮度，对于RGB图像，亮度最大为(255，255，255)，最暗为(0，0，0). 调整公式如上，f(x)为源图像，g(x)为输出图像α为增益，用于设置图像对比度β为偏置，用于调整图像亮度函数介绍：createTrackbar()这里创建了两个滑动条，用于调整α，β函数原型： int createTrackbar(con...

python opencv 图片对比度

m0_47138897的博客

03-27

5801

# coding: utf-8 # @Author: 一棵柚子树 # @time: 2022/3/26 0:28 import time import numpy import cv2 from PIL import Image def calculate(image1, image2): hist1 = cv2.calcHist([image1], [0], None, [256], [0, 256]) hist2 = cv2.calcHist([image2], [0], None.

python图像对比度增强_图像增强、锐化，利用 Python-OpenCV 帮你实现 4 种方法！

weixin_39538500的博客

12-05

1656

【3】python-opencv3教程：图像的对比度增强（线性变化，直方图正规化，伽马变化，全局直方图均衡化，限制对比度的自适应直方图均衡化）

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02-25

5651

第三节：对比度增强算法总结一：绘制直方图就是把各个像素值所含有的个数统计出来，然后画图表示。可以看到在当前图像中，哪个像素值的个数最多。同时，可以看当前图像总体的像素值大小在哪些范围。。靠近0的话，说明图像偏暗。靠近255，说明图像偏亮。 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ...

python opencv图像对比度增强_【3】python-opencv3教程：图像的对比度增强（线性变化，直方图正规化，伽马变化，全局直方图均衡化，限制对比度的自适应直方图均衡化）...

weixin_39775910的博客

12-06

699

第三节：对比度增强算法总结一：绘制直方图就是把各个像素值所含有的个数统计出来，然后画图表示。可以看到在当前图像中，哪个像素值的个数最多。同时，可以看当前图像总体的像素值大小在哪些范围。。靠近0的话，说明图像偏暗。靠近255，说明图像偏亮。import cv2import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport math# # 绘制灰...

python图像对比度增强_如何在Python OpenCV中增加图像的对比度

weixin_39974400的博客

12-05

549

I am new to Python OpenCV. I have read some documents and answers here but I am unable to figure out what the following code means:if (self.array_alpha is None):self.array_alpha = np.array([1.25])self...

Python-openCV对比度增强

clm1206的博客

04-03

3802

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opencv-python学习笔记-2对比度增强——研0基础学习

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05-09

2410

一、灰度直方图及绘制灰度直方图统计灰度直方图用来描述每个像素在图像矩阵中出现的次数或概率。其横坐标一般为0-255个像素值，纵坐标为该像素值对应的像素点个数。如下图所示的图像矩阵（单通道灰度图，三通道时可以分别绘制），可以统计每个像素值出现的次数，也可以统计概率，统计像素值出现次数的灰度直方图如下所示。灰度直方图绘制 a）可以利用opencv的calcHist()统计像素值出现次数，通过matploblib的plot()绘制 b）可以直接利用matploblib的hist()方法 cv

python opencv增强图片亮度和对比度

weixin_41012399的博客

11-11

3812

参考：https://www.freesion.com/article/31311480188/ 两种方法一、dst=cv2.addWeighted(img,a,blank,b,g) 二、img2 = img_contrast_bright(img,a,b,g) a是对比度调整值0~0.3 g是亮度调整值0~100

python增强对比度_python增加图像对比度的方法

weixin_34352414的博客

03-02

2256

python增加图像对比度的方法来源：中文源码网浏览：次日期：2019年11月5日【下载文档:python增加图像对比度的方法.txt】(友情提示:右键点上行txt文档名->目标另存为)python增加图像对比度的方法本代码实现的是，在旋转10度的基础上，再进行增加对比度的操作。1 代码:代码注释中的代码都是可以运行的. 但是不怎么靠谱,因为文件名被逐个编辑,有可能...

Python实现图像对比度增强

qq_37934722的博客

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在数字图像处理中，对比度增强被广泛运用于图像增强、图像去噪、特征提取等领域。本文将用Python实现一种简单的图像对比度增强方法，并提供源代码。这个函数基于拉伸方法实现对比度增强。它首先计算图像灰度级的最小值和最大值，然后将灰度级变换到0~255之间。在实际使用中，我们需要根据具体场景选择合适的对比度增强方法。这里我们使用上述函数来增强图片对比度。以上就是用Python实现图像对比度增强的过程。首先，我们需要导入必要的库：numpy和OpenCV。最后我们将增强后的图像显示出来。

python opencv对比度增强

12-05

在Python中使用OpenCV进行对比度增强是一种常见的图像处理技术。对比度增强可以使图像的细节更加明显，从而提高图像的质量。以下是几种常用的对比度增强方法： 1. **线性对比度增强**：通过线性变换调整图像的对比度。公式如下： \[ g(x, y) = \alpha \cdot f(x, y) + \beta \] 其中，\( \alpha \) 是对比度控制参数，\( \beta \) 是亮度控制参数。 2. **直方图均衡化**：通过重新分布图像的亮度值来增强对比度，使得图像的直方图尽可能均匀分布。 3. **自适应直方图均衡化（CLAHE）**：类似于直方图均衡化，但在图像的不同区域分别进行均衡化，从而避免过度增强。以下是一个使用OpenCV进行对比度增强的示例代码： ```python import cv2 import numpy as np # 读取图像 image = cv2.imread('input_image.jpg') # 线性对比度增强 alpha = 1.5 # 对比度控制参数 beta = 30 # 亮度控制参数 adjusted = cv2.convertScaleAbs(image, alpha=alpha, beta=beta) # 直方图均衡化 gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) equalized = cv2.equalizeHist(gray_image) # 自适应直方图均衡化 clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8, 8)) clahe_adjusted = clahe.apply(gray_image) # 显示结果 cv2.imshow('Original Image', image) cv2.imshow('Linear Contrast', adjusted) cv2.imshow('Histogram Equalization', equalized) cv2.imshow('CLAHE', clahe_adjusted) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 在这个示例中，我们首先读取图像，然后应用线性对比度增强、直方图均衡化和自适应直方图均衡化。最后，使用`cv2.imshow`函数显示处理后的图像。