CLAHE增强彩色图像python

以下是使用CLAHE对彩色图像进行对比度增强的Python代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread("C:\\Users\\dwx\\Desktop\\00312.jpg", 1)

# 将图像转换为YCrCb颜色空间
imgYUV = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2YCrCb)
channelsYUV = cv2.split(imgYUV)
t = channelsYUV[0]

# 创建CLAHE对象并应用对比度增强
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8, 8))
p = clahe.apply(t)

# 合并通道并将图像转换回BGR颜色空间
channels = cv2.merge([p, channelsYUV[1], channelsYUV[2]])
result = cv2.cvtColor(channels, cv2.COLOR_YCrCb2BGR)

# 显示增强后的图像并保存
cv2.imshow("dst", result)
cv2.imwrite("C:\\Users\\dwx\\Desktop\\a_6.jpg", result)
cv2.waitKey(0)

这段代码首先读取彩色图像，然后将图像转换为YCrCb颜色空间。接下来，从YCrCb图像中提取亮度通道，并使用createCLAHE函数创建CLAHE对象。然后，将亮度通道应用于CLAHE对象，以获得增强后的亮度通道。最后，将增强后的亮度通道与原始的色度通道合并，并将图像转换回BGR颜色空间。最后，显示增强后的图像并保存。