python去除图像光照不均匀_python+opencv——去除图像光照不均匀-Go语言中文社区...

您好！这个问题需要进行图像处理方面的操作，可以使用Python和OpenCV库来实现。下面是一个简单的代码示例，可以去除图像光照不均匀：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 将图像转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 计算图像的局部直方图均衡化
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8))
eq = clahe.apply(gray)

# 显示图像
cv2.imshow('original', img)
cv2.imshow('equalized', eq)
cv2.waitKey(0)

这个代码会读取一张图像，并将其转换为灰度图像。然后使用OpenCV库中的`createCLAHE()`函数计算图像的局部直方图均衡化，最后将处理后的图像显示出来。您可以根据实际需要调整函数中的参数值。

希望这个回答能帮到您！

相关问题

opencv-python去除光照不均

要去除图像的光照不均，可以使用一些图像处理技术。首先，你需要加载OpenCV-Python模块。可以使用pip进行安装，命令如下：

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple opencv-python

安装完成后，可以使用以下步骤去除图像的光照不均：

1. 加载图像：使用`cv2.imread()`函数加载图像文件。
2. 将图像转换为灰度图像：使用`cv2.cvtColor()`函数将彩色图像转换为灰度图像。
3. 去除光照不均：有多种方法可以去除光照不均，一种常用的方法是使用自适应阈值处理。可以使用`cv2.adaptiveThreshold()`函数进行自适应阈值处理，通过调整参数来适应不同的图像。
4. 显示处理后的图像：使用`cv2.imshow()`函数显示处理后的图像。

下面是示例代码：

import cv2

# 加载图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 去除光照不均
# 使用自适应阈值处理
adaptive_threshold = cv2.adaptiveThreshold(gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)

# 显示处理后的图像
cv2.imshow('Processed Image', adaptive_threshold)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这样就可以去除图像的光照不均了。你可以根据需要调整自适应阈值处理的参数，以达到更好的效果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [jetson nano opencv 打开 CSI摄像头_opencv-python图形图像处理入门基础知识](https://blog.csdn.net/weixin_39775354/article/details/110121584)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [opencv-python图形图像处理入门基础知识](https://blog.csdn.net/LaoYuanPython/article/details/108015331)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

基于二维伽马函数的光照不均匀图像自适应校正算法python实现

基于二维伽马函数的光照不均匀图像自适应校正算法是一种用于改善图像中光照不均匀问题的方法。下面是使用Python实现该算法的步骤：

1. 导入所需的Python库，例如numpy、OpenCV和matplotlib。

2. 读取待校正的图像到一个numpy数组中。

3. 将图像转换为灰度图像，以便于进行后续处理。

4. 对灰度图像进行平滑处理，可以使用高斯滤波器或均值滤波器。

5. 计算灰度图像的直方图，并将其归一化。

6. 对归一化的直方图进行伽马变换，以增强低亮度和低对比度区域。

7. 将伽马变换后的直方图进行反归一化，得到二维伽马函数。

8. 将二维伽马函数与原始灰度图像进行卷积操作，得到校正后的图像。

9. 对校正后的图像进行灰度范围调整，以便于显示和保存。

10. 显示校正前后的图像，并保存校正后的图像到本地。

以上就是基于二维伽马函数的光照不均匀图像自适应校正算法的Python实现步骤。可以根据需要适当调整参数和处理步骤，以获得更好的校正效果。