对已己知图像 squirrel. jpg 进行直方图均衡化处理以改善图像效果,请根据直方图均衡化原理,自行编写代码,实现同时绘制原始图像,原始图像直方图,均衡化后的图像和均衡化后图像的直方图。。 提示:。 1、本实验需要用到计算机视觉的库cx2, cv2 是第三方库,在使用 之前需要先进行安装,再导入方可使用,安装命令 pip install opency-pythont 2、 cx2库中读入图像的函数为 imead0,绘制图像的直方图函数为 histOr 登录 •读入的西数若为彩色图像,,在进行直方图均衡化之前,需要先将 其转换成灰度图像,转换西数为 evtcolor0,其用法为 cvtColor (img, cv2. COLOR_BGR2GRAY) + 4、直方国均衡化函数 equalizeHist () + 言2页,共3页: 757个字哑中文(中国) 搜索 O 日 国
时间: 2024-02-21 18:57:32 浏览: 19
好的,根据您的要求,我可以提供一份Python代码,用于对图片进行直方图均衡化处理,并同时绘制原始图像、原始图像直方图、均衡化后的图像和均衡化后图像的直方图。请注意,以下代码使用了OpenCV的库函数,因此在运行代码之前,您需要确保已经安装了OpenCV库。
```
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
# 读取原始图像
img = cv2.imread('squirrel.jpg')
# 将彩色图像转换成灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 绘制原始图像和其直方图
plt.subplot(2, 2, 1)
plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.title('Original Image')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(2, 2, 2)
plt.hist(gray.ravel(), 256)
plt.title('Original Histogram')
plt.xlim([0, 256])
# 对灰度图像进行直方图均衡化处理
equ = cv2.equalizeHist(gray)
# 绘制均衡化后的图像和其直方图
plt.subplot(2, 2, 3)
plt.imshow(equ, cmap='gray')
plt.title('Equalized Image')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(2, 2, 4)
plt.hist(equ.ravel(), 256)
plt.title('Equalized Histogram')
plt.xlim([0, 256])
# 显示图像及其直方图
plt.show()
```
以上代码中,首先读取了原始图像,然后将其转换成灰度图像。接着,使用`cv2.equalizeHist()`函数对灰度图像进行直方图均衡化处理,得到了均衡化后的图像。最后,使用Matplotlib库绘制原始图像、原始图像直方图、均衡化后的图像和均衡化后的图像直方图,并将其显示出来。
请注意,以上代码仅供参考,具体实现方式可能会因为不同的运行环境和数据集而有所变化。如果您需要更加详细的解释和指导,请告诉我。