opencv学习——直方图均衡化

最新推荐文章于 2024-05-13 03:52:28 发布

原创

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本文详细介绍了OpenCV中的直方图均衡化技术，通过实例演示如何使用Python实现图像的直方图均衡化，提升图像对比度。内容包括直方图的概念、均衡化的原理及其实现步骤，帮助读者理解并掌握这一图像处理技巧。

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

img = cv2.imread('images/33.jpg')
grey = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#直方图均衡化
equ = cv2.equalizeHist(grey)
res = np.hstack((grey,equ)) #stacking images side-by-side

# create a CLAHE object (Arguments are optional).
# 分块局部均衡化
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8))
res1 = clahe.apply(grey)
'''
• channels=[0,1] 因为我们需要同时处理 H 和 S 两个通道。
• bins=[180,256]H 通道为 180,S 通道为 256。
• range=[0,180,0,256]H