opencvPython clahe

OpenCV-Python中的CLAHE是指对比度受限自适应直方图均衡算法。它是一种用于图像增强的技术，可以提高图像细节的可视性。使用CLAHE算法可以在不损失整体图像信息的情况下，增强图像的对比度。

在OpenCV-Python中，可以使用cv2.createCLAHE()函数创建CLAHE对象，并通过设置参数来调整对比度限制和瓦片网格大小。然后，可以使用clahe.apply()函数将CLAHE算法应用于图像，对其进行对比度受限自适应直方图均衡处理。

例如，下面的代码展示了如何使用OpenCV-Python对读入的图像进行CLAHE处理：

import cv2

def testLocalHistEqu():
    img = readImgFile(r'f:\pic\valley.png', True)
    
    clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=200, tileGridSize=(5, 5))
    cl2 = clahe.getClipLimit()
    
    clahe.setClipLimit(20)
    cl1 = clahe.getClipLimit()
    
    clahe.setTilesGridSize((8,8))
    imgEquA = clahe.apply(img)

在上述代码中，首先读入了一张图像，并创建了一个CLAHE对象clahe。然后，通过设置clahe对象的参数来调整对比度限制和瓦片网格大小。最后，使用clahe.apply()函数将CLAHE算法应用于图像，得到经过CLAHE处理后的图像imgEquA。

希望这个解答对你有帮助！<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>