用Numpy实现的CLAHE函数,输入是彩图,不要用cv2.createCLAHE!!!

好的，我可以给你提供一个用Numpy实现的CLAHE函数。

首先，我们需要将彩色图像转换为灰度图像。可以使用以下代码：

import numpy as np

def rgb2gray(rgb):
    return np.dot(rgb[...,:3], [0.299, 0.587, 0.114])

gray = rgb2gray(image)

接下来，我们需要计算直方图，并进行归一化处理。可以使用以下代码：

def histeq(gray, n_bins=256, clip_limit=0.01):
    hist, bins = np.histogram(gray, bins=n_bins, range=[0, 255])
    cdf = hist.cumsum()
    cdf = (cdf - cdf.min()) / (cdf.max() - cdf.min())
    cdf = (cdf * (n_bins - 1)).astype('int')

    # Clip limit
    clip = clip_limit * n_bins / 2
    cdf = np.maximum(cdf - clip, 0)
    cdf = np.minimum(cdf, n_bins - 1 - clip)

    # Interpolation
    bins = np.arange(n_bins)
    lookup = np.interp(bins, cdf, bins)

    # Apply lookup table
    eq = lookup[gray.astype('int')]
    return eq.astype('uint8')

最后，我们需要将灰度图像转换回彩色图像。可以使用以下代码：

def gray2rgb(gray, image):
    rgb = np.zeros_like(image)
    rgb[..., 0] = gray
    rgb[..., 1] = gray
    rgb[..., 2] = gray
    return rgb

将上述函数组合起来，就可以得到一个用Numpy实现的CLAHE函数了：

def clahe(image, n_bins=256, clip_limit=0.01):
    # Convert to grayscale
    gray = rgb2gray(image)

    # Apply histogram equalization
    eq = histeq(gray, n_bins, clip_limit)

    # Convert back to RGB
    rgb = gray2rgb(eq, image)

    return rgb

希望这个函数能够帮到你！