python中matplotlib增加灰度图对比度

在Python中，Matplotlib是一个强大的数据可视化库，用于创建各种图表。如果你想要增加灰度图像的对比度，可以利用`imshow()`函数的一些调整参数，如`vmin`、`vmax`和`clim`。这里是一个示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 假设你有一个灰度图像数组gray_img
gray_img = ... # 用实际的灰度图像替换

# 调整对比度，比如将值范围缩放至0到1之间
vmin, vmax = gray_img.min(), gray_img.max()
gray_img_rescaled = (gray_img - vmin) / (vmax - vmin)

# 创建一个新的图像并显示调整后的灰度图
fig, ax = plt.subplots()
ax.imshow(gray_img_rescaled, cmap='gray', vmin=0, vmax=1, interpolation='nearest')
ax.set_title('增强对比度后的灰度图像')

# 可能需要进一步设置颜色映射范围或添加色调映射来提升对比度
cmap = plt.cm.get_cmap('gray')  # 或者选择其他适合灰度图像的colormap
cbar = fig.colorbar(ax.images[0], ticks=np.linspace(0, 1, 5))  # 添加色标

plt.show()

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数字图像处理Python直接灰度变换增强对比度，并显示增强前后的图片和灰度直方图

在Python中，数字图像处理通常通过一些库如PIL（Python Imaging Library）或其更现代的替代品OpenCV来进行。这里我们将展示如何使用PIL对一张彩色图片进行灰度转换，增强对比度，以及显示增强前后的图片和灰度直方图。

首先，你需要安装PIL库，如果还没有安装，可以使用pip安装：

pip install pillow

以下是步骤：

1. 导入所需的模块：

from PIL import Image, ImageEnhance, ImageOps
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

2. 加载图片：

img = Image.open('input_image.jpg')

3. 将图片转为灰度：

gray_img = img.convert('L')

4. 创建对比度增强器并调整：

enhancer = ImageEnhance.Contrast(gray_img)
contrast_img = enhancer.enhance(factor=1.5)  # 调整对比度，factor大于1会增加对比度

5. 显示原图和增强后的灰度图像：

fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(8, 4))
axs[0].imshow(gray_img, cmap='gray')
axs[0].set_title('Original Gray Image')

axs[1].imshow(contrast_img, cmap='gray')
axs[1].set_title('Contrast Enhanced Image')
plt.show()

6. 获取并显示灰度直方图：

# 将灰度图像转换为numpy数组
gray_array = np.array(gray_img)

# 计算灰度直方图
hist, bins = np.histogram(gray_array.flatten(), bins=256, range=(0, 256))

# 绘制直方图
plt.figure(figsize=(10, 4))
plt.plot(bins[:-1], hist, color='blue', linewidth=2)
plt.title('Original Gray Histogram')
plt.xlabel('Gray Level')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()

# 对比增强后的直方图
hist_contrast, _ = np.histogram(np.array(contrast_img).flatten(), bins=256, range=(0, 256))
plt.figure()
plt.plot(bins[:-1], hist_contrast, color='red', linewidth=2)
plt.title('Contrast Enhanced Gray Histogram')
plt.xlabel('Gray Level')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()

这将展示原始灰度图像、增强对比度后的图像，以及两个灰度直方图，直观地比较了对比度变化前后的情况。

python opencv灰度图的直方图均衡

灰度图的直方图均衡是一种图像增强方法，可以增强图像的对比度和亮度。在OpenCV中，可以通过以下步骤进行灰度图的直方图均衡：

1. 读入灰度图像并转换为灰度图像。

import cv2

# 读入彩色图像并转换为灰度图像
img = cv2.imread('image.jpg')
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

2. 计算灰度图像的直方图。

import numpy as np

# 计算灰度图像的直方图
hist, bins = np.histogram(gray_img.flatten(), 256, [0, 256])

3. 计算直方图均衡化后的灰度映射表。

# 计算直方图均衡化后的灰度映射表
cdf = hist.cumsum()
cdf_normalized = cdf * hist.max() / cdf.max()
cdf_normalized = np.uint8(cdf_normalized)

4. 使用灰度映射表对灰度图像进行直方图均衡化。

# 使用灰度映射表对灰度图像进行直方图均衡化
equ_img = cdf_normalized[gray_img]

5. 显示原图和直方图均衡化后的图像。

import matplotlib.pyplot as plt

# 显示原图和直方图均衡化后的图像
plt.subplot(121)
plt.imshow(gray_img, cmap='gray')
plt.title('Original Image')
plt.subplot(122)
plt.imshow(equ_img, cmap='gray')
plt.title('Equalized Image')
plt.show()

完整代码如下：

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读入彩色图像并转换为灰度图像
img = cv2.imread('image.jpg')
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 计算灰度图像的直方图
hist, bins = np.histogram(gray_img.flatten(), 256, [0, 256])

# 计算直方图均衡化后的灰度映射表
cdf = hist.cumsum()
cdf_normalized = cdf * hist.max() / cdf.max()
cdf_normalized = np.uint8(cdf_normalized)

# 使用灰度映射表对灰度图像进行直方图均衡化
equ_img = cdf_normalized[gray_img]

# 显示原图和直方图均衡化后的图像
plt.subplot(121)
plt.imshow(gray_img, cmap='gray')
plt.title('Original Image')
plt.subplot(122)
plt.imshow(equ_img, cmap='gray')
plt.title('Equalized Image')
plt.show()