rgb图像增强Python

要实现RGB图像增强的Python代码，可以使用以下代码：

import numpy as np
from PIL import Image

def histeq_rgb(src):
    r = src[:,:,0]
    g = src[:,:,1]
    b = src[:,:,2]
    
    dst = np.zeros_like(src)
    dst[:,:,0 = histeq(r)
    dst[:,:,1 = histeq(g)
    dst[:,:,2 = histeq(b)
    
    return dst

def histeq(im, nbr_bins=256):
    imhist, bins = np.histogram(im.flatten(), nbr_bins, density=True)
    cdf = imhist.cumsum()
    cdf = 255 * cdf / cdf[-1]
    im2 = np.interp(im.flatten(), bins[:-1], cdf)
    im2 = im2.reshape(im.shape)
    
    return im2.astype(np.uint8)

# 读取RGB图像
src_image = Image.open("image.jpg")
src_data = np.array(src_image)

# 进行RGB图像的直方图均衡化
enhanced_data = histeq_rgb(src_data)

# 转换为PIL图像对象并保存
enhanced_image = Image.fromarray(enhanced_data)
enhanced_image.save("enhanced_image.jpg")

这段代码首先定义了`histeq_rgb`函数，该函数将RGB图像分离为R、G、B通道，并对每个通道进行直方图均衡化，然后将三个通道合并得到增强后的图像。

在该代码中，还定义了`histeq`函数用于对单个通道进行直方图均衡化。该函数首先计算图像的直方图，然后计算累计分布函数（CDF），并对其进行归一化。接下来，使用累计分布函数的线性插值，计算新的像素值，并将其限制在0到255之间。最后，将处理后的像素值重新reshape为原始图像的形状，并将其转换为无符号8位整数类型。

通过读取RGB图像文件，将其转换为numpy数组，并调用`histeq_rgb`函数进行图像增强。最后，将增强后的numpy数组转换为PIL图像对象，并保存为文件。

请注意，你需要将代码中的`"image.jpg"`替换为你想要处理的RGB图像文件的路径，并将`"enhanced_image.jpg"`替换为保存增强后图像的路径。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>