CLAHE算法 python代码

这里是CLAHE算法的Python实现代码：

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。

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。

clahe算法代码 python

CLAHE (Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization) 算法是一种图像增强技术，用于处理对比度不足的问题。在Python中，我们可以使用`scikit-image`库来实现CLAHE。下面是一个简单的例子：

from skimage.exposure import equalize_adapthist
import cv2
import numpy as np

def apply_clahe(image, clip_limit=4.0, tile_grid_size=(8, 8)):
    # 将输入转换为灰度图像
    gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 创建CLAHE对象并应用
    clahe = cv2.createCLAHE(clip_limit=clip_limit, tileGridSize=tile_grid_size)
    enhanced_image = clahe.apply(gray_image)

    return enhanced_image

# 使用示例
input_image = cv2.imread('your_image.jpg')  # 替换为你要处理的图片路径
enhanced_image = apply_clahe(input_image)
cv2.imshow("Original", input_image)
cv2.imshow("CLAHE Enhanced", enhanced_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个代码里，`clip_limit`控制了动态范围限制的程度，`tile_grid_size`决定了分割图像区域的大小。`createCLAHE`函数创建了一个CLAHE对象，然后`apply`方法将其应用于灰度图像上。