clahe自适应直方图均衡化C语言代码
时间: 2023-07-09 07:14:50 浏览: 76
以下是使用OpenCV库实现的clahe自适应直方图均衡化的C语言代码示例:
```c
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
using namespace cv;
int main()
{
// 读取图像
Mat img = imread("image.jpg", 0);
// 自适应直方图均衡化
Ptr<CLAHE> clahe = createCLAHE(2.0, Size(8, 8));
Mat dst;
clahe->apply(img, dst);
// 显示原图和处理后的图像
imshow("Original Image", img);
imshow("AHE Image", dst);
waitKey(0);
destroyAllWindows();
return 0;
}
```
其中,`createCLAHE`函数用于创建一个自适应直方图均衡化器,`clipLimit`参数用于限制对比度增强的程度,`tileGridSize`参数用于定义均衡化时使用的小块的大小。`apply`函数用于应用均衡化器对图像进行处理,并返回处理后的图像。注意,这里使用了OpenCV库,需要在编译时链接该库。
相关问题
自适应直方图均衡化的代码
我可以为您提供自适应直方图均衡化的代码,但请注意,该代码是根据一般算法编写的,可能与具体需要有所不同。如果您需要更具体的代码实现,建议提供更详细的需求。
以下是利用Python编写的自适应直方图均衡化的代码:
```
import cv2
import numpy as np
def histogram_equalization(image, clip_limit=2.0, tile_size=(8, 8)):
# 输入灰度图像,clip_limit为对比度限制因子,默认为2.0,tile_size是每个局部块的大小,默认为8x8
if len(image.shape) == 2:
channels = 1
else:
channels = image.shape[2]
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=clip_limit, tileGridSize=tile_size) # 利用OpenCV的CLAHE函数创建直方图均衡化对象
output_image = np.zeros_like(image) # 创建输出图像
if channels == 1: # 如果输入图像是灰度图
output_image = clahe.apply(image)
else: # 如果输入图像是彩色图
for i in range(channels): # 对每个通道进行直方图均衡化
output_image[..., i] = clahe.apply(image[..., i])
return output_image
```
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:
```python
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:
```python
# 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。