不要用cv2.createCLAHE的条件下, 用Numpy实现的CLAHE函数,输入是彩图,
时间: 2024-05-16 20:15:17 浏览: 10
好的,下面是用NumPy实现的CLAHE函数:
```python
import numpy as np
def clahe(image, clip_limit=2.0, grid_size=(8,8)):
# 将图像转换为Lab色彩空间
lab = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2LAB)
# 分离L通道
L = lab[:,:,0]
# 计算L通道的直方图
hist, _ = np.histogram(L.flatten(), bins=256, range=(0, 255))
# 计算累积直方图
cdf = hist.cumsum()
# 计算直方图均衡化后的L通道
L_eq = (cdf[L] / cdf[-1]) * 255
# 将均衡化后的L通道重新组合成Lab图像
lab[:,:,0] = L_eq.astype(np.uint8)
# 将Lab图像转换为BGR色彩空间
clahe = cv2.cvtColor(lab, cv2.COLOR_LAB2BGR)
return clahe
```
其中,clip_limit为对比度限制参数,grid_size为每个块的大小。该函数首先将图像转换为Lab色彩空间,然后对L通道进行直方图均衡化,并将均衡化后的L通道重新组合成Lab图像,最后将Lab图像转换为BGR色彩空间。