python图像处理：直方图的规定化（直方图匹配）

写在前面
因为笔者数字图像处理的作业是要求用VB来做规定化的处理，笔者写出来后想看看python有什么库可以实现，毕竟像均衡化之类的操作都可以通过py的cv2库里的函数解决，但是在优快云上查询的时候发现大家都是用openCV或者matlab来做，python并没有相关的函数来进行规定化，唯一一个有规定化代码的但是是需要付钱的，于是笔者就用python写了一个可以做灰度图像直方匹配的代码。
（一）直方图匹配原理介绍
直方图规定化，也叫做直方图匹配，用于将图像变换为某一特定的灰度分布，也就是其目的的灰度直方图是已知的。这其实和均衡化很类似，均衡化后的灰度直方图也是已知的，是一个均匀分布的直方图；而规定化后的直方图可以随意的指定，也就是在执行规定化操作时，首先要知道变换后的灰度直方图，这样才能确定变换函数。规定化操作能够有目的的增强某个灰度区间，相比于，均衡化操作，规定化多了一个输入，但是其变换后的结果也更灵活。
（二）直方图匹配的实现
直方图规定化的实现可以分为一下四步：

1. 计算原图像的累积直方图
2. 计算规定直方图的累积直方图
3. 计算两累积直方图的差值的绝对值
4. 根据累积直方图差值建立灰度级的映射

(三)编码实现

import cv2

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

img0=cv2.imread(r'C:\Users\58381\Desktop\lena.bmp')#读取原图片

scr=cv2.imread(r'C:\Users\58381\Desktop\circle.bmp')#读取目标图片

完成读取之后转图片为灰度图片，笔者目前只会做灰度图片的规定化

#把两张图片转成真正的灰度图片，因为自己只会做灰度图片的规定化

img0=cv2.cvtColor(img0,cv2.COLOR_BGR2GRAY