在opencv4中，dst = clahe.apply(src)怎么修改

在OpenCV 4中，`clahe`算法已经被整合到了`cv2`模块中，可以通过以下代码进行使用：

import cv2

# 读入图像
src = cv2.imread('input.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 创建CLAHE对象并设置参数
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8))

# 对图像进行直方图均衡化
dst = clahe.apply(src)

# 显示结果
cv2.imshow('input', src)
cv2.imshow('output', dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，`createCLAHE()`函数用于创建一个CLAHE对象，可以设置一些参数，例如`clipLimit`用于限制对比度增强的程度，`tileGridSize`用于设置像素块的大小。

你可以根据需要修改`clipLimit`和`tileGridSize`参数，以达到更好的直方图均衡化效果。

相关问题

opencv c++ CLAHE

CLAHE是一种用于图像增强的算法，它可以增强图像的对比度并减少噪声。在OpenCV C++中，可以使用cv::createCLAHE()函数来创建CLAHE对象，并使用它来增强图像。下面是一个使用CLAHE算法增强图像的例子：

cv::Mat src = cv::imread("input.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
cv::Mat dst;

// 创建CLAHE对象
cv::Ptr<cv::CLAHE> clahe = cv::createCLAHE();

// 设置CLAHE参数
clahe->setClipLimit(4);
clahe->setTilesGridSize(cv::Size(8, 8));

// 应用CLAHE算法
clahe->apply(src, dst);

// 显示结果
cv::imshow("Input", src);
cv::imshow("Output", dst);
cv::waitKey(0);

在上面的例子中，首先读取了一张灰度图像，然后创建了一个CLAHE对象。接着，设置了CLAHE的参数，包括clipLimit和tilesGridSize。最后，使用apply()函数将CLAHE算法应用到输入图像上，并将结果保存到输出图像中。最后，使用imshow()函数显示输入和输出图像，并使用waitKey()函数等待用户按下任意键。

opencv clahe c++ 示例

下面是一个基本的 OpenCV C++ 示例，演示如何使用 CLAHE（对比度有限自适应直方图均衡化）：

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main()
{
    cv::Mat image = cv::imread("image.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);

    // 创建CLAHE对象
    cv::Ptr<cv::CLAHE> clahe = cv::createCLAHE();

    // 设置CLAHE参数
    clahe->setClipLimit(4);
    clahe->setTilesGridSize(cv::Size(8, 8));

    // 对图像进行CLAHE处理
    cv::Mat dst;
    clahe->apply(image, dst);

    // 显示原始图像和CLAHE处理后的图像
    cv::imshow("Original Image", image);
    cv::imshow("CLAHE Image", dst);

    cv::waitKey(0);
    return 0;
}

这个示例首先读取一张灰度图像，然后创建了一个 CLAHE 对象并设置了一些参数。接下来，它使用 CLAHE 对象对图像进行处理，得到了一个增强对比度的图像。最后，它显示了原始图像和处理后的图像。