### Python 中的色阶处理及相关库
在 Python 的图像处理领域，`matplotlib` 和 `OpenCV` 是两个常用的工具库，它们提供了丰富的功能来操作和调整图像的颜色属性。以下是有关色阶处理的一些核心概念以及相应的代码示例。
#### 使用 Matplotlib 进行直方图均衡化
Matplotlib 提供了强大的绘图能力，可以用来分析图像的颜色分布并进行调整。通过其内置函数 `cv2.equalizeHist()` 可以实现直方图均衡化，从而提升图像的整体对比度[^2]。
```python
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
# 加载灰度图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)
# 执行直方图均衡化
equ = cv2.equalizeHist(img)
# 将原图与均衡化后的图像水平堆叠显示
res = np.hstack((img, equ))
# 显示结果
plt.subplot(1, 2, 1), plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.title('Original Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(1, 2, 2), plt.imshow(equ, cmap='gray')
plt.title('Equalized Histogram'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()
```
上述代码展示了如何加载一张图片并通过直方图均衡化改善其视觉效果[^2]。
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#### 使用 Contourf 绘制等高线填充图
如果需要更精细地控制颜色映射，`contourf` 函数是一个不错的选择。它允许开发者定义特定的颜色范围，并将其应用到数据可视化中[^3]。
下面是一段利用 `contourf` 创建彩色填充分区的例子：
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors as mcolors
# 定义网格坐标
x = np.linspace(-5, 5, 100)
y = np.linspace(-5, 5, 100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.sqrt(X**2 + Y**2)
# 自定义颜色级别
levels = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
colors = ['blue', 'green', 'yellow', 'orange', 'red']
# 构建 colormap 和 norm 对象
cmap, norm = mcolors.from_levels_and_colors(levels, colors, extend='max')
# 绘制轮廓填充图
plt.contourf(X, Y, Z, levels=levels, cmap=cmap, norm=norm)
plt.colorbar(label="Color Intensity")
plt.title("Custom Color Levels with contourf")
plt.show()
```
此脚本演示了如何自定义颜色等级并应用于二维数组的数据表示上[^3]。
---
#### 结合 PIL 替换指定区域内的颜色
除了调整整体色调外，在某些场景下还需要精确修改部分像素的颜色值。借助 Pillow (PIL)，我们可以轻松完成这一目标[^1]。
以下为一段基于条件筛选替换颜色的小例子：
```python
from PIL import Image
def replace_color(image_path, target_rgb, replacement_rgb):
img = Image.open(image_path).convert("RGBA")
datas = img.getdata()
new_data = []
for item in datas:
r, g, b, a = item
if (r, g, b) == tuple(target_rgb):
new_data.append(tuple(replacement_rgb))
else:
new_data.append(item)
img.putdata(new_data)
return img
# 示例调用
original_image = "input.png"
output_image = "output.png"
target_color = (255, 0, 0) # 红色
new_color = (0, 255, 0) # 更改为绿色
modified_img = replace_color(original_image, target_color, new_color)
modified_img.save(output_image, format="PNG")
print(f"Modified image saved to {output_image}")
```
该片段实现了针对单个 RGB 值匹配的情况下的简单颜色替換逻辑[^1]。
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