自适应直方图均衡化python

自适应直方图均衡化（Adaptive Histogram Equalization）是一种用于图像增强的技术，它可以增强图像的对比度和细节。在传统的直方图均衡化中，整个图像的像素值分布被均匀化，这可能会导致一些区域被过度增强，而其他区域则失去了细节。自适应直方图均衡化可以避免这种问题。

下面是一个使用Python实现自适应直方图均衡化的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('example.jpg', 0)

# 自适应直方图均衡化
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8))
img_clahe = clahe.apply(img)

# 显示原图和处理后的图像
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Adaptive Histogram Equalization', img_clahe)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，首先读取了一个灰度图像。然后使用cv2.createCLAHE()函数创建一个自适应直方图均衡化器，其中clipLimit参数控制了对比度的增强程度，tileGridSize参数控制了图像被分成的小块的大小。最后，使用apply()函数将均衡化器应用到图像上，并显示原始图像和处理后的图像。

相关问题

自适应直方图均衡化python代码

以下是一个基于Python的自适应直方图均衡化的示例代码：

import cv2
import numpy as np

def clahe(img, clip_limit=2.0, tile_size=(8, 8)):
    """
    自适应直方图均衡化
    :param img: 输入图像
    :param clip_limit: 对比度限制，默认为2.0
    :param tile_size: 瓦片大小，默认为(8, 8)
    :return: 均衡化后的图像
    """
    # 将图像转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 创建CLAHE对象
    clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=clip_limit, tileGridSize=tile_size)

    # 应用CLAHE算法
    equalized = clahe.apply(gray)

    # 将灰度图像转换为BGR图像
    equalized = cv2.cvtColor(equalized, cv2.COLOR_GRAY2BGR)

    return equalized

使用示例：

# 读取原始图像
img = cv2.imread('input.jpg')

# 调用自适应直方图均衡化函数
equalized = clahe(img)

# 显示均衡化后的图像
cv2.imshow('Equalized', equalized)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的示例中，我们将输入图像转换为灰度图像，创建CLAHE对象，并将其应用于灰度图像。最后，我们将均衡化后的灰度图像转换为BGR图像，并返回结果。

限制对比度自适应直方图均衡化python代码

限制对比度自适应直方图均衡化（CLAHE）是一种常用于图像增强的方法，可以有效地提高图像的对比度。下面是使用Python实现CLAHE的代码示例：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 创建CLAHE对象
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8))

# 对图像进行CLAHE处理
img_clahe = clahe.apply(img)

# 显示原图和处理后的图像
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('CLAHE Image', img_clahe)
cv2.waitKey()

在代码中，我们首先读取一张灰度图像，并通过`cv2.createCLAHE()`函数创建了一个CLAHE对象。`clipLimit`参数用于控制对比度的限制，`tileGridSize`参数用于指定图像的块大小。然后，我们使用`clahe.apply()`函数对图像进行CLAHE处理，并将处理后的图像显示出来。

需要注意的是，这里的代码只是一个简单的示例，实际应用中还需要根据具体情况调整参数。