yolov5增加对比度

要加YOLOv5模型的对比度，你可以通过对输入图像进行预处理来实现。以下是一种常用的方法：

1. 首先，将输入图像转换为灰度图像（如果它不是灰度图像）。
2. 对灰度图像进行直方图均衡化。这可以通过使用OpenCV等图像处理库中的函数来实现。直方图均衡化可以增加图像的对比度。
3. 将均衡化后的灰度图像转换回原始图像的颜色空间（如果需要）。

在Python中，你可以使用以下代码来实现上述步骤：

import cv2

def increase_contrast(image):
    # 将图像转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 对灰度图像进行直方图均衡化
    equalized = cv2.equalizeHist(gray)
    
    # 将均衡化后的灰度图像转换回原始颜色空间
    enhanced = cv2.cvtColor(equalized, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
    
    return enhanced

# 读取输入图像
image = cv2.imread('input.jpg')

# 增加对比度
contrast_enhanced = increase_contrast(image)

# 显示增加对比度后的图像
cv2.imshow('Contrast Enhanced', contrast_enhanced)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

注意，这只是一种方法，你可以根据你的需求尝试其他图像增强技术来增加对比度。此外，也可以根据YOLOv5的具体实现来调整这些预处理步骤以适应模型的输入要求。