python-opencv直方图均衡化

Python中的OpenCV库提供了一个方便的功能来进行图像直方图均衡化（Histogram Equalization），这是一种常见的图像增强技术，用于改善图像的对比度。直方图均衡化通过重新分布图像像素的灰度级分布，使得原本像素值集中在某几个区间内的图像变得更为均匀。

在OpenCV中，你可以使用`cv2.equalizeHist()`函数对一张灰度图像进行处理。以下是一个简单的例子：

import cv2
import numpy as np

# 加载图片
image = cv2.imread('input.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 应用直方图均衡化
equ_hist_image = cv2.equalizeHist(image)

# 显示原图和处理后的图
cv2.imshow("Original Image", image)
cv2.imshow("Equalized Image", equ_hist_image)

# 等待用户按键，然后关闭窗口
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，`equ_hist_image`就是原始图像经过直方图均衡化后的结果。直方图均衡化能提高图像的可见度，特别是在光照不足或图像偏暗的情况下特别有效。