histogram equalization python

时间: 2023-04-01 20:00:36 浏览: 128
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histogram-equalisation

可以使用 OpenCV 库中的 equalizeHist() 函数来实现直方图均衡化，具体实现方法可以参考以下代码： import cv2 img = cv2.imread('image.jpg', ) # 读取灰度图像 equ = cv2.equalizeHist(img) # 直方图均衡化 cv2.imshow('equalized image', equ) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()
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Histogram Equalization

本实验要求编写一个计算图像直方图的程序并要求讨论直方图均衡化技术，最后对图3.8（a）进行均衡化处理。直方图是多种空间域处理技术的基础，直方图操作能有效的用于图像增强。在实验中根据直方图对应的离散函数可以编写出计算一个图像直方图的函数，直方图均衡化则是借助于直方图灰度变换实现灰度映射从而达到图像增强的目的。实验通过得到原始图像的直方图，直方图均衡化变换函数图和增强后的图像增强后图像的直方图这些实验数据来解释图像被增强的原因。
c

opencv_histogram&histogram; equalization

calculate and plot histogram in opencv, implemented by c
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Histogram-Equalization-

python import numpy as np from skimage import io, exposure import matplotlib.pyplot as plt # 读取图像 image = io.imread('input_image.jpg', as_gray=True) # 显示原始图像的直方图 fig, ax = plt....
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File "F:\pycharm\pythonProject\zhifangtu\CV1\histogram equalization.py", line 21, in <module>

根据提示，该错误发生在文件 "F:\pycharm\pythonProject\zhifangtu\CV1\histogram equalization.py" 的第21行。这可能意味着在该文件的第21行存在语法错误或其他问题导致程序无法正常执行。 为了更好地帮助你解决...
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如何改如下错误 error Traceback (most recent call last) Cell In[55], line 20 18 print(v_eq.shape) 19 print(s_new.shape) ---> 20 hsv_enhanced = cv2.merge((h, s_new, v_eq)) 21 final_img = cv2.cvtColor(hsv_enhanced, cv2.COLOR_HSV2BGR) 22 cv2.imshow('Final Image (Histogram Equalization + Saturation Enhancement)', final_img) error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\core\src\merge.dispatch.cpp:129: error: (-215:Assertion failed) mv[i].size == mv[0].size && mv[i].depth() == depth in function 'cv::merge'，并写出代码python

cv2.imshow('Final Image (Histogram Equalization + Saturation Enhancement)', final_img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 此代码中，我们首先将图像读入并将其转换为HSV颜色空间。然后我们将图像拆...

解决以下报错Traceback (most recent call last): File "C:\Users\ricky\PycharmProjects\Imageprocess2\main.py", line 63, in <module> img_block_eq = block_histogram_equalization(img) File "C:\Users\ricky\PycharmProjects\Imageprocess2\main.py", line 53, in block_histogram_equalization h, w = img.shape ValueError: too many values to unpack (expected 2)

您可以在调用block_histogram_equalization()函数之前，将图像转换为灰度图像。在Python中，可以使用OpenCV库的cv2.cvtColor()函数来实现灰度转换。具体实现方法如下： import cv2 # 读取彩色图像 img = ...

import matplotlib.image as img import glob import numpy as np from scipy.ndimage import filters, measurements, interpolation from math import pi import cv2 #图像直方图均衡化 def image_histogram_equalization(image): return cv2.equalizeHist(image) for saliency in glob.glob("output_scaled/zebra.png"): print(saliency) s = img.imread(saliency) s = cv2.imread(saliency,0) print(s.shape) image = image_histogram_equalization(s) print(image.max()) image[image>255 - 15.5] = 255 image[image<=255 - 15.5] = 0 print(r"output_fg/" + saliency[len("output_scaled/"):]) cv2.imwrite(r"output_fg/" + saliency[len("output_scaled/"):], image) image = image_histogram_equalization(s) print(image.max()) v = np.zeros_like(image) v[image>15.5] = 0 v[image<=15.5] = 255 print(r"output_bg/" + saliency[len("output_scaled/"):]) cv2.imwrite(r"output_bg/" + saliency[len("output_scaled/"):], v)上面这段代码可以逐行讲一下吗？

接着，使用之前定义的image_histogram_equalization()函数对图像进行直方图均衡化，将结果保存在image变量中。 5.前景提取 python image[image>255 - 15.5] = 255 image[image] = 0 cv2.imwrite(r"output_...

""" Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization,CLAHE 对比度受限自适应直方图均衡 """ import cv2 # import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def show_img_with_matplotlib(color_img, title, pos): img_rgb = color_img[:, :, ::-1] plt.subplot(2, 5, pos) plt.imshow(img_rgb) plt.title(title, fontsize=8) plt.axis('off') def equalize_clahe_color_hsv(img): cla = cv2.createCLAHE(clipLimit=4.0) H, S, V = cv2.split(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)) eq_V = cla.apply(V) eq_image = cv2.cvtColor(cv2.merge([H, S, eq_V]), cv2.COLOR_HSV2BGR) return eq_image def equalize_clahe_color_lab(img): cla = cv2.createCLAHE(clipLimit=4.0) L, a, b = cv2.split(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2Lab)) eq_L = cla.apply(L) eq_image = cv2.cvtColor(cv2.merge([eq_L, a, b]), cv2.COLOR_Lab2BGR) return eq_image def equalize_clahe_color_yuv(img): cla = cv2.createCLAHE(clipLimit=4.0) Y, U, V = cv2.split(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2YUV)) eq_Y = cla.apply(Y) eq_image = cv2.cvtColor(cv2.merge([eq_Y, U, V]), cv2.COLOR_YUV2BGR) return eq_image def equalize_clahe_color(img): cla = cv2.createCLAHE(clipLimit=4.0) channels = cv2.split(img) eq_channels = [] for ch in channels: eq_channels.append(cla.apply(ch)) eq_image = cv2.merge(eq_channels) return eq_image # 加载图像 image = cv2.imread('D:/Documents/python/OpenCV/image/008.jpg') gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 灰度图像应用 CLAHE clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0) gray_image_clahe = clahe.apply(gray_image) # 使用不同 clipLimit 值 clahe.setClipLimit(5.0) gray_image_clahe_2 = clahe.apply(gray_image) clahe.setClipLimit(10.0) gray_image_clahe_3 = clahe.apply(gray_image) clahe.setClipLimit(20.0) gray_image_clahe_4 = clahe.apply(gray_image) # 彩色图像应用 CLAHE image_clahe_color = equalize_clahe_color(image) image_clahe_color_lab = equalize_clahe_color_lab(image) image_clahe_color_hsv = equalize_clahe_color_hsv(image) image_clahe_color_yuv = equalize_clahe_color_yuv(image) # 标题 plt.figure(figsize=(10, 4)) plt.suptitle("Color histogram equalization with cv2.equalizedHist() - not a good approach", fontsize=9, fontweight='bold') # 可视化 show_img_with_matplotlib(cv2.cvtColor(gray_image, cv2.COLOR_GRAY2BGR), "gray", 1) show_img_with_matplotlib(cv2.cvtColor(gray_image_clahe, cv2.COLOR_GRAY2BGR), "gray CLAHE clipLimit=2.0", 2) show_img_with_matplotlib(cv2.cvtColor(gray_image_clahe_2, cv2.COLOR_GRAY2BGR), "gray CLAHE clipLimit=5.0", 3) show_img_with_matplotlib(cv2.cvtColor(gray_image_clahe_3, cv2.COLOR_GRAY2BGR), "gray CLAHE clipLimit=10.0", 4) show_img_with_matplotlib(cv2.cvtColor(gray_image_clahe_4, cv2.COLOR_GRAY2BGR), "gray CLAHE clipLimit=20.0", 5) show_img_with_matplotlib(image, "color", 6) show_img_with_matplotlib(image_clahe_color, "clahe on each channel(BGR)", 7) show_img_with_matplotlib(image_clahe_color_lab, "clahe on each channel(LAB)", 8) show_img_with_matplotlib(image_clahe_color_hsv, "clahe on each channel(HSV)", 9) show_img_with_matplotlib(image_clahe_color_yuv, "clahe on each channel(YUV)", 10) plt.show()

CLAHE，即对比度受限自适应直方图均衡化，是一种用于增强图像对比度的方法。在计算图像直方图均衡化的过程中，CLAHE会先将图像分成许多小块，并对每个小块进行直方图均衡化。由于小块内的像素值范围较小，采取均衡化...

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def adaptive_histogram_equalization(img, clip_limit=2.0, tile_size=8): # 将图像转为灰度图 img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) img_height, img_width = img_gray.shape # 计算每个tile的...

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