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

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

2. 读取需要增强的图像

img = cv2.imread('image.jpg', 0)

3. 定义CLAHE算法的参数

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

img_clahe = clahe.apply(img)

5. 显示原图和增强后的图像

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：

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。