python opencv 增强对比度

最新推荐文章于 2025-10-27 12:51:03 发布
原创 最新推荐文章于 2025-10-27 12:51:03 发布 · 2.5w 阅读 · 27 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

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。 
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
img=cv2.imread('miao.jpg',0)
hist=cv2.calcHist([img],[0]
最低0.47元/天 解锁文章
OpenCV学习之基本概念
weixin_44715384的博客
10-25 515
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...
【图像处理基石】图像对比度增强入门：从概念到实战（Python+OpenCV）
最新发布
智能守恒_HengAI
10-27 1123
简单说，对比度就是图像中亮部和暗部的差异程度。对比度高的图：明暗界限清晰，比如阳光下的物体，影子黑、高光亮，细节一眼就能看清；对比度低的图：整体灰蒙蒙，亮部不亮、暗部不暗，比如雾霾天拍的照片、旧胶片扫描件，甚至晚上没开闪光灯的监控画面。对灰度图（只有黑白灰）：对比度取决于「灰度值的分布范围」——如果所有像素的灰度都集中在100-150之间（8位图像，灰度范围0-255），画面就会发灰；如果能拉开到0-255，对比度就上去了。
opencv学习(python)-对比度增强
weixin_42101177的博客
02-09 920
opencv学习(python)-对比度增强 下面的程序都是我在学习opencv算法精解基于python与C++一书参考后自己又打了一遍。 构建灰度直方图 import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt def calcGrayHist(image): rows=image.shape[0] cols=...
OpenCV-Python-(4)-对比度增强
热门推荐
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 2427
·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 2451
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 1683
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 5834
# 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 opencv 对比度
qq_42409668的博客
09-05 1120
今天在做图像的目标区域提取时，发现总是有干扰导致不能正确的选取ROI区域，然后自己写了个增强对比度的方法，用自己的增强对比度的方法虽然可以成功处理，但是速度很慢，所以想要一个速度又快，效果又好的增强对比度的方法。先上自己的对比度方法： def enhance_contrast(src, a, b): '''用时较高的操作: >1 sec''' # 對比度與亮度調節，a為放...
【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）
shawroad的博客
02-25 5668
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
12-06 746
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
12-05 573
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 3822
#coding=utf-8 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img=cv2.imread('timg.jpeg',cv2.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE) h,w=img.shape '''分段线性变换''' ''' img=np.array(img,dtype=np.uint8) fo...
opencv-python学习笔记-2对比度增强——研0基础学习
LoriaLi的博客
05-09 2444
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 3873
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 2279
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
05-26 1926
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图像对比度增强
09-26
使用Python和OpenCV进行图像对比度增强有多种方法，以下为你介绍常见的几种： - **直方图均衡化**：是一种增强图像对比度的方法，特别是当图像的有用数据的对比度接近背景的对比度时，可使用OpenCV中的`cv2.equalizeHist()`函数实现直方图均衡化 [^2]。 ```python import cv2 import numpy as np # 读取图像 image = cv2.imread('your_image.jpg', 0) # 进行直方图均衡化 equalized_image = cv2.equalizeHist(image) # 显示原始图像和均衡化后的图像 cv2.imshow('Original Image', image) cv2.imshow('Equalized Image', equalized_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` - **自适应直方图均衡化**：可以在局部区域进行直方图均衡化，避免全局直方图均衡化可能出现的过度增强问题。OpenCV提供了`cv2.createCLAHE()`函数来实现自适应直方图均衡化。 ```python import cv2 import numpy as np # 读取图像 image = cv2.imread('your_image.jpg', 0) # 创建CLAHE对象 clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8, 8)) # 应用自适应直方图均衡化 clahe_image = clahe.apply(image) # 显示原始图像和增强后的图像 cv2.imshow('Original Image', image) cv2.imshow('CLAHE Image', clahe_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` - **线性变换**：通过调整图像的亮度和对比度，公式为$O(x,y) = a * I(x,y) + b$，其中$I(x,y)$是原始图像像素值，$O(x,y)$是增强后图像像素值，$a$控制对比度，$b$控制亮度。 ```python import cv2 import numpy as np # 读取图像 image = cv2.imread('your_image.jpg') # 调整对比度和亮度 a = 1.5 # 对比度调整因子 b = 30 # 亮度调整因子 enhanced_image = cv2.convertScaleAbs(image, alpha=a, beta=b) # 显示原始图像和增强后的图像 cv2.imshow('Original Image', image) cv2.imshow('Enhanced Image', enhanced_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ```
评论 2
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值