opencv-python 亮度均衡化

时间: 2024-10-28 07:01:09 浏览: 14
OpenCV-Python 是一个流行的计算机视觉库,它提供了一系列图像处理函数,包括亮度均衡化。亮度均衡化是一种增强图像对比度的技术,通常用于改善图像的整体亮度分布,使暗部细节和亮部区域更易于辨认。OpenCV 中常用的一种亮度均衡化算法是直方图均衡化(Histogram Equalization),其基本原理是调整像素值的映射,使得每个像素值的概率分布均匀。 以下是使用 OpenCV-Python 实现简单亮度均衡化的步骤: ```python import cv2 import numpy as np # 读取图像 image = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 应用直方图均衡化 equ_hist = cv2.equalizeHist(image) # 显示原图和处理后的图像 cv2.imshow('Original Image', image) cv2.imshow('Equalized Image', equ_hist) # 等待用户按键并关闭窗口 cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 在这个例子中,`cv2.equalizeHist()` 函数会返回一个新的灰度图像,其中每个像素的强度都进行了调整,以使得整个图像的亮度分布更加均匀。
相关问题

opencv-python 图像直方图和直方图均衡化

OpenCV-Python是一个开源的计算机视觉库,提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。其中,图像直方图和直方图均衡化是图像处理中常用的技术。 1. 图像直方图: 图像直方图是一种统计图,用于表示图像中各个灰度级别的像素数量。它可以帮助我们了解图像的亮度分布情况。直方图通常以灰度级别为横坐标,像素数量为纵坐标进行绘制。通过分析直方图,我们可以得到图像的亮度信息,进而进行后续的图像处理操作。 2. 直方图均衡化: 直方图均衡化是一种用于增强图像对比度的方法。它通过重新分布图像的灰度级别,使得图像中各个灰度级别的像素数量尽可能均匀分布。这样可以使得图像的亮度范围更广,细节更加清晰。直方图均衡化的过程包括以下几个步骤: - 计算原始图像的灰度直方图; - 计算累积分布函数(CDF); - 根据CDF对原始图像进行灰度级别映射,得到均衡化后的图像。 通过直方图均衡化,我们可以改善图像的视觉效果,使得图像更加清晰、对比度更强。

使用直方图均衡化来做opencv-python图像对齐

图像对齐是指将多幅图像对齐到同一个坐标系下,以方便进行后续处理,例如图像融合、图像拼接等。在进行图像对齐时,常常需要考虑到图像的亮度、对比度等因素,因此可以使用直方图均衡化来增强图像的对比度。 下面是使用opencv-python实现图像对齐的示例代码,其中包括了直方图均衡化的步骤: ```python import cv2 import numpy as np # 读取两张待对齐的图片 img1 = cv2.imread('img1.jpg') img2 = cv2.imread('img2.jpg') # 将图片转为灰度图 gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 对灰度图进行直方图均衡化 equ1 = cv2.equalizeHist(gray1) equ2 = cv2.equalizeHist(gray2) # 初始化ORB检测器 orb = cv2.ORB_create() # 使用ORB检测关键点和描述子 kp1, des1 = orb.detectAndCompute(equ1, None) kp2, des2 = orb.detectAndCompute(equ2, None) # 初始化暴力匹配器 bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True) # 匹配两幅图片的描述子 matches = bf.match(des1, des2) # 根据匹配结果筛选出较好的匹配点 matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance) good_matches = matches[:50] # 获取匹配点的坐标 src_pts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2) dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2) # 计算透视变换矩阵 M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0) # 对第一张图片进行透视变换,以将其对齐到第二张图片上 aligned_img = cv2.warpPerspective(img1, M, (img2.shape[1], img2.shape[0])) # 显示对齐后的图片 cv2.imshow('Aligned Image', aligned_img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 在上述代码中,我们首先使用`cv2.cvtColor`函数将两张图片转为灰度图,然后分别对灰度图进行直方图均衡化,以增强图像的对比度。接着使用ORB特征检测器和暴力匹配器来匹配两幅图片的关键点,并筛选出较好的匹配点。最后使用`cv2.findHomography`函数计算透视变换矩阵,并对第一张图片进行透视变换,以将其对齐到第二张图片上。
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