Python灰度图像均衡化

灰度图像均衡化是一种用于增强图像对比度的方法。在Python中，你可以使用OpenCV库来实现灰度图像均衡化。

下面是一个示例代码，展示了如何使用OpenCV进行灰度图像均衡化：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('input.jpg', 0)  # 以灰度模式读取图像

# 进行灰度图像均衡化
equalized_img = cv2.equalizeHist(img)

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

在代码中，首先使用`cv2.imread`函数读取图像，并将其转换为灰度模式（参数为0）。然后，使用`cv2.equalizeHist`函数对图像进行灰度图像均衡化处理。最后，使用`cv2.imshow`函数展示原始图像和均衡化后的图像。

你只需要将上述代码中的`'input.jpg'`替换为你自己的图像路径，即可对自己的灰度图像进行均衡化处理。

相关问题

python灰度图像直方图均衡化

灰度图像直方图均衡化是一种常用的图像增强技术，可以通过拉伸图像灰度级的分布来增强图像的对比度。下面是实现灰度图像直方图均衡化的步骤：

1. 将彩色图像转换为灰度图像，如果已经是灰度图像则跳过此步骤。
2. 统计灰度图像中每个灰度级的像素个数，得到直方图。
3. 计算每个灰度级在直方图中的累积概率分布函数（CDF）。
4. 根据累积概率分布函数，计算每个灰度级的映射表，用于将原始图像中的灰度级映射到新的灰度级。
5. 使用映射表将原始图像中的每个像素灰度值替换为对应的新灰度值。

下面是使用Python实现灰度图像直方图均衡化的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取灰度图像
img = cv2.imread('input.jpg', 0)

# 计算直方图
hist, bins = np.histogram(img.flatten(), 256, [0, 256])

# 计算累积概率分布函数
cdf = hist.cumsum()
cdf_normalized = cdf * hist.max() / cdf.max()

# 创建映射表
map_table = np.interp(img.flatten(), bins[:-1], cdf_normalized)

# 将原始图像中的像素值替换为新的灰度值
img_eq = map_table.reshape(img.shape).astype(np.uint8)

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

注意，上述代码中的'input.jpg'是待处理的灰度图像的文件名，可以根据实际情况进行修改。执行上述代码后，将会显示原始图像和直方图均衡化后的图像。

python灰度图均衡化

灰度图均衡化是图像处理中常用的一种技术，它可以增强图像的对比度，使图像看起来更加清晰、细节更丰富。Python中实现灰度图均衡化的方法有很多种，下面给出一种基于OpenCV库的实现方法。

import cv2

# 读取灰度图像
img = cv2.imread('gray_img.png', 0)

# 进行均衡化处理
equ = cv2.equalizeHist(img)

# 显示原图和处理后的图
cv2.imshow('original', img)
cv2.imshow('equalized', equ)
cv2.waitKey()

在上述代码中，首先使用cv2.imread()函数读取灰度图像，然后使用cv2.equalizeHist()函数进行均衡化处理，最后使用cv2.imshow()函数显示原图和处理后的图像。

需要注意的是，上述代码仅适用于灰度图像的均衡化，如果需要对彩色图像进行均衡化处理，则需要将彩色图像转换为HSV或YCrCb色彩空间进行处理。