opencv 限制对比度自适应直方图均衡化与图像的加权加法结合后的.py文件

以下是一个示例代码，实现了对比度自适应直方图均衡化和图像加权加法的结合：

import cv2

# 读取两张图片
img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')

# 将两张图片进行加权加法结合
alpha = 0.5
beta = 0.5
gamma = 0
img_combine = cv2.addWeighted(img1, alpha, img2, beta, gamma)

# 对合并后的图片进行限制对比度自适应直方图均衡化处理
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8))
gray = cv2.cvtColor(img_combine, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = clahe.apply(gray)

# 显示处理后的图片
cv2.imshow('Result', gray)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，`cv2.addWeighted()`函数实现了图像的加权加法结合，`alpha`和`beta`分别表示两张图片的权重，`gamma`表示偏置项。`cv2.createCLAHE()`函数创建了一个限制对比度自适应直方图均衡化对象，`clipLimit`和`tileGridSize`分别表示对比度限制系数和均衡化窗口大小。最后，将加权加法结合后的图片转换为灰度图像，应用限制对比度自适应直方图均衡化处理，最终显示处理后的结果。