from PIL import Image import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = Image.open("work/Lena_RGB.jpg") plt.imshow(img) plt.show() plt.close() img_arr = np.array(img) h,w = img_arr.shape gray_levels = np.arange(256) freq = np.zeros(256) for i in range(h): for j in range(w): freq[img_arr[i, j]] += 1 prob = freq / (h * w)

这段代码是用Python处理图像的代码，主要功能是打开一张名为"Lena_RGB.jpg"的图片，并将其转化为numpy数组形式。然后使用matplotlib库中的plt.imshow()和plt.show()函数将图片显示出来。接下来，代码计算了图片中每个像素值的出现频率，并将其存储在名为freq的数组中。最后，根据频率数组计算每个像素值的概率，并将其存储在名为prob的数组中。

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from PIL import Image import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = Image.open("work/Lena_RGB.jpg") plt.imshow(img) plt.show() plt.close() img_arr = np.array(img) h,w = img_arr.shape gray_levels = np.arange(256) freq = np.zeros(256) for i in range(h): for j in range(w): freq[img_arr[i, j]] += 1 prob = freq / (h * w) 检查并改正代码

在代码中有一个缺失的部分，需要计算出图像的灰度值后再计算灰度直方图。

以下是更正后的代码：

from PIL import Image 
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 

img = Image.open("work/Lena_RGB.jpg")
plt.imshow(img)
plt.show()
plt.close()

img_gray = img.convert('L') # 转换为灰度图像
img_arr = np.array(img_gray)
h, w = img_arr.shape 

gray_levels = np.arange(256) 
freq = np.zeros(256) 

for i in range(h):     
    for j in range(w):         
        freq[img_arr[i, j]] += 1 

prob = freq / (h * w)  

plt.bar(gray_levels, prob) 
plt.show()

在这个代码中，我们首先使用 `convert()` 函数将 RGB 彩色图像转换为灰度图像。然后，我们计算出图像的灰度值后再计算灰度直方图。最后，我们使用 `bar()` 函数绘制灰度直方图。

用python自己编写代码实现AHE算法并用plt输出

好的，AHE算法是一种自适应直方图均衡化的算法，可以增强图像的局部对比度。以下是一个用Python实现AHE算法的示例代码，并使用matplotlib绘制输出结果。

import numpy as np
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt

def AHE(img, clipLimit):
    img = np.array(img)
    height, width = img.shape
    hist, bins = np.histogram(img.flatten(), 256, [0, 256])

    # 计算累积分布函数
    cdf = hist.cumsum()
    cdf = (cdf / float(cdf[-1])) * 255

    # 计算裁剪限制
    clipLimit = clipLimit * (height * width) / 256

    # 对像素值进行裁剪
    for i in range(256):
        if cdf[i] > clipLimit:
            cdf[i] = clipLimit

    # 重新计算累积分布函数
    cdf = cdf.cumsum()
    cdf = (cdf / float(cdf[-1])) * 255

    # 映射像素值
    img_eq = np.interp(img.flatten(), bins[:-1], cdf).astype(np.uint8)
    img_eq = np.reshape(img_eq, img.shape)

    return img_eq

# 读取图像
img = Image.open('lena.png').convert('L')

# 应用AHE算法
img_eq = AHE(img, clipLimit=4.0)

# 显示原始图像和均衡化后的图像
fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 6))
axs[0].imshow(img, cmap='gray')
axs[0].set_title('Original')
axs[1].imshow(img_eq, cmap='gray')
axs[1].set_title('AHE')
plt.show()

在上面的代码中，我们使用PIL库读取图像，并使用AHE函数应用AHE算法。我们使用matplotlib库绘制原始图像和均衡化后的图像。

请注意，上述代码中的clipLimit参数控制裁剪限制。这是一个阈值，用于控制像素值的裁剪。较高的clipLimit值会导致更强的削弱效果，可能会导致图像的过度增强。