clahe算法python实现

在Python中，可以使用OpenCV库来实现CLAHE算法。具体步骤如下：

1. 读入图像并将其转换为灰度图像。

import cv2

# 读入图像
img = cv2.imread('input.jpg')

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

2. 创建CLAHE对象并设置参数。

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

其中，`clipLimit`表示对比度增强的限制因子，`tileGridSize`表示将图像分割为多少个小块进行处理。

3. 对图像进行直方图均衡化。

# 对灰度图像进行直方图均衡化
gray_clahe = clahe.apply(gray)

4. 显示结果。

# 显示结果
cv2.imshow('original', img)
cv2.imshow('CLAHE', gray_clahe)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

完整代码如下：

import cv2

# 读入图像
img = cv2.imread('input.jpg')

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

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

# 对灰度图像进行直方图均衡化
gray_clahe = clahe.apply(gray)

# 显示结果
cv2.imshow('original', img)
cv2.imshow('CLAHE', gray_clahe)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

注意，在显示图像时，使用`cv2.imshow()`函数。`cv2.waitKey(0)`用于等待用户按下键盘，`cv2.destroyAllWindows()`用于关闭所有窗口。