cv2局部直方图均衡化python代码
时间: 2024-03-23 14:34:34 浏览: 82
当使用OpenCV库中的cv2模块进行局部直方图均衡化时,可以按照以下步骤进行操作:
1. 导入必要的库和模块:
```python
import cv2
import numpy as np
```
2. 加载图像:
```python
image = cv2.imread('image.jpg', 0) # 以灰度图像方式加载图像
```
3. 定义局部直方图均衡化函数:
```python
def local_histogram_equalization(image, block_size):
# 获取图像的行数和列数
rows, cols = image.shape
# 定义一个空白图像用于存储均衡化后的结果
equalized_image = np.zeros((rows, cols), dtype=np.uint8)
# 遍历图像的每个像素
for i in range(rows):
for j in range(cols):
# 计算当前像素所在的块的左上角和右下角坐标
x1 = max(0, i - block_size // 2)
y1 = max(0, j - block_size // 2)
x2 = min(rows - 1, i + block_size // 2)
y2 = min(cols - 1, j + block_size // 2)
# 提取当前块的像素值
block = image[x1:x2+1, y1:y2+1]
# 对当前块进行直方图均衡化
equalized_block = cv2.equalizeHist(block)
# 将均衡化后的块放回原图像的对应位置
equalized_image[i, j] = equalized_block[block_size // 2, block_size // 2]
return equalized_image
```
4. 调用局部直方图均衡化函数并显示结果:
```python
block_size = 16 # 定义块的大小
equalized_image = local_histogram_equalization(image, block_size)
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Equalized Image', equalized_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这样,你就可以使用上述代码实现局部直方图均衡化了。
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