opencv 让图片明暗部分加深

在OpenCV库中，如果你想让图片的明暗部分（亮度对比度）加强，你可以通过调整图像的直方图均衡化（Histogram Equalization）或者自适应直方图均衡化（Adaptive Histogram Equalization）来实现。这两种方法都是常见的图像增强手段，它们能够增加图像的动态范围，使得原本较暗的部分变得更亮，而原本较亮的部分也更鲜明。

1. **直方图均衡化**：这是一种全局处理技术，它将整个图像的像素强度分布拉伸到0到255的范围内，使整体图像看起来更均匀、细节更丰富。

import cv2
import numpy as np

# 加载图像
img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 对图像进行直方图均衡化
equ_img = cv2.equalizeHist(img)
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Equalized Image', equ_img)

2. **自适应直方图均衡化**：这种方法针对局部区域而不是整个图像进行，可以更好地保留图像的边缘信息。例如，使用`cv2.createCLAHE()`函数：

clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8, 8))
img_adapt = clahe.apply(img)
cv2.imshow('Adaptive Equalized Image', img_adapt)

在这里，`clipLimit`用于设定像素值改变的最大幅度，`tileGridSize`决定了分割图像的块大小。