clahe算法代码 python

CLAHE (Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization) 算法是一种图像增强技术，用于处理对比度不足的问题。在Python中，我们可以使用`scikit-image`库来实现CLAHE。下面是一个简单的例子：

from skimage.exposure import equalize_adapthist
import cv2
import numpy as np

def apply_clahe(image, clip_limit=4.0, tile_grid_size=(8, 8)):
    # 将输入转换为灰度图像
    gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 创建CLAHE对象并应用
    clahe = cv2.createCLAHE(clip_limit=clip_limit, tileGridSize=tile_grid_size)
    enhanced_image = clahe.apply(gray_image)

    return enhanced_image

# 使用示例
input_image = cv2.imread('your_image.jpg')  # 替换为你要处理的图片路径
enhanced_image = apply_clahe(input_image)
cv2.imshow("Original", input_image)
cv2.imshow("CLAHE Enhanced", enhanced_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个代码里，`clip_limit`控制了动态范围限制的程度，`tile_grid_size`决定了分割图像区域的大小。`createCLAHE`函数创建了一个CLAHE对象，然后`apply`方法将其应用于灰度图像上。