使用OPENCV函数实现图像明亮度增强的直方图均衡化
2024-06-23 15:12:18
深夜i
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OPENCV函数
图像明亮度增强
直方图均衡化
图像直方图均衡化是一种常用的图像处理方法，可以使图像的对比度增加，细节更加清晰。本文将介绍如何使用OPENCV函数来实现图像明亮度增强的直方图均衡化。
首先，我们需要导入OPENCV库，并读取待处理的图像。可以使用cv2.imread()函数来读取图像，传入图像的文件路径作为参数。
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('input.jpg', 0)
在读取图像后，我们需要对图像进行直方图均衡化。OPENCV提供了cv2.equalizeHist()函数来实现直方图均衡化，该函数接受一个灰度图像作为输入，并返回均衡化后的图像。
# 直方图均衡化
equ_img = cv2.equalizeHist(img)
接下来，我们可以通过显示原始图像和均衡化后的图像来比较它们的效果。可以使用cv2.imshow()函数来显示图像，传入窗口的名称和图像作为参数。然后使用cv2.waitKey()函数来等待用户按下任意键，以便关闭显示的窗口。
# 显示原始图像和均衡化后的图像
cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Equalized', equ_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
最后，我们可以使用cv2.imwrite()函数将均衡化后的图像保存到文件中。
# 保存均衡化后的图像
cv2.imwrite('output.jpg', equ_img)
完整的代码如下所示：
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('input.jpg', 0)
# 直方图均衡化
equ_img = cv2.equalizeHist(img)
# 显示原始图像和均衡化后的图像
cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Equalized', equ_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
# 保存均衡化后的图像
cv2.imwrite('output.jpg', equ_img)
使用OPENCV函数实现图像明亮度增强的直方图均衡化非常简单。通过将图像传递给cv2.equalizeHist()函数来实现直方图均衡化，然后通过cv2.imshow()函数显示原始图像和均衡化后的图像，最后使用cv2.imwrite()函数保存均衡化后的图像。这样，我们就可以轻松地实现图像的明亮度增强。
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