pythont提高灰度图对比度

Python中有多种方法可以提高灰度图像的对比度。下面介绍其中两种常用的方法。

方法一：直方图均衡化
直方图均衡化是一种常见的图像增强方法，它通过重新分配灰度级的像素值来增加图像对比度。在Python中，可以使用OpenCV库中的equalizeHist()函数来实现直方图均衡化。以下是一个简单的示例代码：

import cv2

# 读取原始灰度图像
image = cv2.imread('gray_image.png', 0)

# 直方图均衡化
equalized_image = cv2.equalizeHist(image)

# 保存增强后的图像
cv2.imwrite('enhanced_image.png', equalized_image)

方法二：自适应直方图均衡化
自适应直方图均衡化是一种根据图像局部特性进行直方图均衡化的方法，它可以在局部区域内增强对比度，同时保留图像的细节。在Python中，可以使用OpenCV库中的CLAHE算法来实现自适应直方图均衡化。以下是一个简单的示例代码：

import cv2

# 读取原始灰度图像
image = cv2.imread('gray_image.png', 0)

# 创建CLAHE对象
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8))

# 应用自适应直方图均衡化
enhanced_image = clahe.apply(image)

# 保存增强后的图像
cv2.imwrite('enhanced_image.png', enhanced_image)

以上是两种常用的提高灰度图像对比度的方法，根据实际需求选择适合的方法进行图像增强。