计算机视觉算法探究:OpenCV CLAHE 直方图均衡化算法详解 python

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本文详细介绍了OpenCV中的Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE)算法,用于图像对比度增强。通过Python代码展示了如何实现CLAHE算法,包括导入相关库、图像灰度化、设置CLAHE参数如clipLimit和tileGridSize,以及对比原始图像与均衡化后图像的效果。

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计算机视觉算法探究:OpenCV CLAHE 直方图均衡化算法详解 python

在数字图像处理中,直方图均衡化是一种重要的技术,用于增强图像的对比度。OpenCV 提供了很多种直方图均衡化技术,其中之一就是 Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization(CLAHE) 算法。

本文将介绍如何使用 OpenCV 和 Python 实现 CLAHE 算法,并进行详细解释。

首先需要导入必要的库:

import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

接着加载图片,并将其转换为灰度图:

img = cv2.imread('lena.jpg')
gray 
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