两张影像直方图匹配python

在 Python 中，可以使用 NumPy 和 OpenCV 库来实现两张影像的直方图匹配。以下是一个简单的示例代码，用于将一幅图像的直方图匹配到另一幅图像的直方图：

import cv2
import numpy as np

# 读取两幅图像
img1 = cv2.imread('img1.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img2 = cv2.imread('img2.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 计算两幅图像的直方图
hist1, bins1 = np.histogram(img1.flatten(), 256, [0, 256])
hist2, bins2 = np.histogram(img2.flatten(), 256, [0, 256])

# 计算累积分布函数
cdf1 = hist1.cumsum()
cdf2 = hist2.cumsum()

# 归一化累积分布函数
cdf1_normalized = cdf1 * hist1.max() / cdf1.max()
cdf2_normalized = cdf2 * hist2.max() / cdf2.max()

# 创建一个查找表
lut = np.interp(cdf1_normalized, cdf2_normalized, np.arange(256))

# 将图像进行直方图匹配
img_matched = cv2.LUT(img1, lut)

# 显示原图和匹配后的图像
cv2.imshow('Image 1', img1)
cv2.imshow('Image 2', img2)
cv2.imshow('Matched Image', img_matched)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，我们首先读取了两幅图像，并计算了它们的直方图。然后，我们计算了累积分布函数，并将它们归一化。接下来，我们使用 `np.interp()` 函数创建了一个查找表，用于将图像1的像素值映射到图像2的像素值。最后，我们使用 `cv2.LUT()` 函数将图像1进行直方图匹配，并显示原图和匹配后的图像。