ahe自适应直方图均衡化代码
时间: 2023-07-02 14:18:20 浏览: 68
以下是使用OpenCV库实现的ahe自适应直方图均衡化代码示例:
```python
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)
# 自适应直方图均衡化
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8))
dst = clahe.apply(img)
# 显示原图和处理后的图像
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('AHE Image', dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
其中,`createCLAHE`函数用于创建一个自适应直方图均衡化器,`clipLimit`参数用于限制对比度增强的程度,`tileGridSize`参数用于定义均衡化时使用的小块的大小。`apply`函数用于应用均衡化器对图像进行处理,并返回处理后的图像。
相关问题
clahe自适应直方图均衡化C语言代码
以下是使用OpenCV库实现的clahe自适应直方图均衡化的C语言代码示例:
```c
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
using namespace cv;
int main()
{
// 读取图像
Mat img = imread("image.jpg", 0);
// 自适应直方图均衡化
Ptr<CLAHE> clahe = createCLAHE(2.0, Size(8, 8));
Mat dst;
clahe->apply(img, dst);
// 显示原图和处理后的图像
imshow("Original Image", img);
imshow("AHE Image", dst);
waitKey(0);
destroyAllWindows();
return 0;
}
```
其中,`createCLAHE`函数用于创建一个自适应直方图均衡化器,`clipLimit`参数用于限制对比度增强的程度,`tileGridSize`参数用于定义均衡化时使用的小块的大小。`apply`函数用于应用均衡化器对图像进行处理,并返回处理后的图像。注意,这里使用了OpenCV库,需要在编译时链接该库。
自适应直方图均衡化python
自适应直方图均衡化(Adaptive Histogram Equalization,AHE)是一种用于图像增强的技术,可以增强图像的对比度和细节。Python中有很多库可以实现自适应直方图均衡化,例如OpenCV、scikit-image等。下面是使用scikit-image库实现自适应直方图均衡化的代码:
```python
from skimage import exposure, io
# 读取图像
image = io.imread('image.jpg', as_gray=True)
# 自适应直方图均衡化
image_adapteq = exposure.equalize_adapthist(image, clip_limit=0.03)
# 显示图像
io.imshow(image_adapteq)
io.show()
```
在上面的代码中,`exposure.equalize_adapthist()`函数实现了自适应直方图均衡化,`clip_limit`参数控制了直方图中高像素值的剪切限制。最后,使用`io.imshow()`函数和`io.show()`函数显示图像。