批量均衡直方图python

批量均衡直方图是指对一批图像进行直方图均衡化操作。直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，通过对图像像素值分布进行调整，使得图像的对比度增强，细节更加清晰。

在Python中，可以使用OpenCV库来实现批量均衡直方图的操作。具体步骤如下：

1. 导入所需的库：import cv2, os

2. 定义批量均衡直方图函数：

def equalize_hist_batch(input_dir, output_dir):
    # 遍历输入目录中的所有图像文件
    for file_name in os.listdir(input_dir):
        # 将文件名拼接成完整的路径
        input_path = os.path.join(input_dir, file_name)
        output_path = os.path.join(output_dir, file_name)
        
        # 读取图像
        image = cv2.imread(input_path)
        
        # 将图像转换为灰度图
        gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        
        # 均衡直方图
        equalized_image = cv2.equalizeHist(gray_image)
        
        # 保存处理后的图像
        cv2.imwrite(output_path, equalized_image)

3. 调用函数进行批量均衡直方图处理：

input_dir = '输入目录路径'
output_dir = '输出目录路径'
equalize_hist_batch(input_dir, output_dir)

需要注意的是，输入目录中的所有图像文件的格式应该保持一致，且仅包含需要进行均衡直方图处理的图像文件。输出目录中将保存处理后的图像文件。

以上是通过OpenCV库在Python中实现批量均衡直方图的方法。这种方法简单高效，适用于处理大量图像数据。