python遥感图像直方图均衡化

Python中的遥感图像直方图均衡化是一种于增强图像对比度的方法它通过重新分布图像的像素值，使得图像的直方图在整个灰度范围内均匀分布，从而提高图像的视觉效果和可读性。

在Python中，可以使用OpenCV库来实现遥感图像的直方图均衡化。下面是一个简单的示例代码：

import cv2

# 读取遥感图像
image = cv2.imread('remote_sensing_image.jpg', 0)

# 进行直方图均衡化
equalized_image = cv2.equalizeHist(image)

# 显示原始图像和均衡化后的图像
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Equalized Image', equalized_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，首先使用`cv2.imread()`函数读取遥感图像，并将其转换为灰度图像（参数`0`表示转换为灰度图像）。然后，使用`cv2.equalizeHist()`函数对图像进行直方图均衡化处理。最后，使用`cv2.imshow()`函数显示原始图像和均衡化后的图像。