Python实现自适应直方图均衡CLAHE的裁剪处理过程

Python实现自适应直方图均衡CLAHE的裁剪处理过程

OpenCV是计算机视觉领域最常用的开源图像和视频处理库，支持各种图像和视频格式的读取、处理、显示和保存。其中，直方图均衡化是一种基本的图像增强技术，可以提高图像的对比度和细节，并且适用于各种类型的图像。然而，传统的全局直方图均衡化容易产生过度增强和噪声，尤其是在图像包含大量局部区域差异的情况下。为了解决这个问题，本文介绍了一种自适应直方图均衡化算法——CLAHE（Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization），并使用Python实现了其裁剪处理过程。

首先，我们需要导入必要的库：cv2、numpy和matplotlib。

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

然后，我们读取一张测试图像，并将其转换为灰度图