实现图片的直方图均衡化的python代码

以下是Python代码实现图片的直方图均衡化：

import cv2
import numpy as np

# 读取图片
img = cv2.imread('image.jpg', 0)

# 直方图均衡化
equ = cv2.equalizeHist(img)

# 显示原图和直方图均衡化后的图片
cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Equalized', equ)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，`cv2.imread()`函数用于读取图片，`0`参数表示以灰度模式读取图片。`cv2.equalizeHist()`函数用于进行直方图均衡化操作。最后，使用`cv2.imshow()`函数显示原图和直方图均衡化后的图片。`cv2.waitKey()`函数等待用户按下任意键关闭窗口，`cv2.destroyAllWindows()`函数销毁所有窗口。

相关问题

直方图均衡化python代码实现

直方图均衡化是一种图像增强方法，可以有效地提高图像的对比度。Python中可以使用OpenCV库实现直方图均衡化。以下是实现直方图均衡化的Python代码：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)

# 进行直方图均衡化
equ = cv2.equalizeHist(img)

# 显示原始图像和均衡化后的图像
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Equalized Image', equ)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上述代码中，首先使用cv2.imread()函数读取图像，其中参数0表示读取为灰度图像。然后使用cv2.equalizeHist()函数对灰度图像进行直方图均衡化处理。最后使用cv2.imshow()函数显示原始图像和均衡化后的图像。

直方图均衡化python代码

以下是基于Python的直方图均衡化代码：

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

# 读取图像
img = cv2.imread('input.jpg', 0)

# 进行直方图均衡化
equ = cv2.equalizeHist(img)

# 展示原始图像和直方图均衡化后的图像
plt.subplot(121), plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.title('Input Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122), plt.imshow(equ, cmap='gray')
plt.title('Equalized Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

在代码中，我们首先使用`cv2.imread`方法读取了一张灰度图像。然后，我们使用`cv2.equalizeHist`方法对图像进行直方图均衡化。最后，我们使用`matplotlib`库展示了原始图像和直方图均衡化后的图像。