CLAHE算法 python代码
时间: 2023-07-23 12:08:07 浏览: 126
这里是CLAHE算法的Python实现代码:
```python
import cv2
import numpy as np
def clahe(img, clip_limit=2.0, grid_size=(8,8)):
# Convert image to LAB color space
lab = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2LAB)
# Split channels
l, a, b = cv2.split(lab)
# Apply CLAHE to L channel
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=clip_limit, tileGridSize=grid_size)
l_clahe = clahe.apply(l)
# Merge channels
lab_clahe = cv2.merge((l_clahe, a, b))
# Convert back to RGB color space
result = cv2.cvtColor(lab_clahe, cv2.COLOR_LAB2RGB)
return result
```
其中,`img`参数是输入的彩色图像,`clip_limit`参数为限制对比度增强的参数,默认为2.0,`grid_size`参数为每个小块的大小,默认为8x8。函数返回增强后的彩色图像。
相关问题
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。
```python
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。
```python
# 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。
```python
# 对灰度图像进行直方图均衡化
gray_clahe = clahe.apply(gray)
```
4. 显示结果。
```python
# 显示结果
cv2.imshow('original', img)
cv2.imshow('CLAHE', gray_clahe)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
完整代码如下:
```python
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。
用Python实现CLAHE算法的图像增强
好的,以下是用Python实现CLAHE算法的图像增强的步骤:
1. 导入需要的库
```python
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
```
2. 读取需要增强的图像
```python
img = cv2.imread('image.jpg', 0)
```
3. 定义CLAHE算法的参数
```python
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8, 8))
```
- clipLimit:对比度的阈值,一般为2.0,可以根据实际情况进行调整。
- tileGridSize:将图像分成的小块的大小,一般为8x8。
4. 对图像进行CLAHE算法增强
```python
img_clahe = clahe.apply(img)
```
5. 显示原图和增强后的图像
```python
plt.subplot(121), plt.imshow(img, cmap='gray'), plt.title('Original')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122), plt.imshow(img_clahe, cmap='gray'), plt.title('CLAHE')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()
```
完整代码如下:
```python
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv2.imread('image.jpg', 0)
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8, 8))
img_clahe = clahe.apply(img)
plt.subplot(121), plt.imshow(img, cmap='gray'), plt.title('Original')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122), plt.imshow(img_clahe, cmap='gray'), plt.title('CLAHE')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()
```
这样就完成了用Python实现CLAHE算法的图像增强的过程。