限制对比度自适应直方图均衡化python代码

限制对比度自适应直方图均衡化（CLAHE）是一种常用于图像增强的方法，可以有效地提高图像的对比度。下面是使用Python实现CLAHE的代码示例：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 创建CLAHE对象
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8))

# 对图像进行CLAHE处理
img_clahe = clahe.apply(img)

# 显示原图和处理后的图像
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('CLAHE Image', img_clahe)
cv2.waitKey()

在代码中，我们首先读取一张灰度图像，并通过`cv2.createCLAHE()`函数创建了一个CLAHE对象。`clipLimit`参数用于控制对比度的限制，`tileGridSize`参数用于指定图像的块大小。然后，我们使用`clahe.apply()`函数对图像进行CLAHE处理，并将处理后的图像显示出来。

需要注意的是，这里的代码只是一个简单的示例，实际应用中还需要根据具体情况调整参数。

相关问题

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：

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：

# 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。

自适应直方图均衡化python

自适应直方图均衡化（Adaptive Histogram Equalization，AHE）是一种用于图像增强的技术，可以增强图像的对比度和细节。Python中有很多库可以实现自适应直方图均衡化，例如OpenCV、scikit-image等。下面是使用scikit-image库实现自适应直方图均衡化的代码：

from skimage import exposure, io

# 读取图像
image = io.imread('image.jpg', as_gray=True)

# 自适应直方图均衡化
image_adapteq = exposure.equalize_adapthist(image, clip_limit=0.03)

# 显示图像
io.imshow(image_adapteq)
io.show()

在上面的代码中，`exposure.equalize_adapthist()`函数实现了自适应直方图均衡化，`clip_limit`参数控制了直方图中高像素值的剪切限制。最后，使用`io.imshow()`函数和`io.show()`函数显示图像。