OpenCV如何利用python實(shí)現(xiàn)圖像的直方圖均衡化？針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，這篇文章詳細(xì)介紹了相對(duì)應(yīng)的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個(gè)問(wèn)題的小伙伴找到更簡(jiǎn)單易行的方法。

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1.直方圖

直方圖: (1) 圖像中不同像素等級(jí)出現(xiàn)的次數(shù) (2) 圖像中具有不同等級(jí)的像素關(guān)于總像素?cái)?shù)目的比值。

我們使用cv2.calcHist方法得到直方圖

cv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges):

-img: 圖像
-channels: 選取圖像的哪個(gè)通道
-histSize: 直方圖大小
-ranges: 直方圖范圍


cv2.minMaxLoc: 返回直方圖的大最小值，以及他們的索引

import cv2
import numpy as np
def ImageHist(image, type):
  color = (255, 255,255)
  windowName = 'Gray'
  if type == 1:    #判斷通道顏色類(lèi)型 B-G-R
    color = (255, 0, 0)
    windowName = 'B hist'
  elif type == 2:
    color = (0,255,0)
    windowName = 'G hist'
  else:
    color = (0,0,255)
  # 得到直方圖
  hist = cv2.calcHist([image],[0],None,[256],[0,255])
  # 得到大值和最小值
  minV,maxV,minL,maxL = cv2.minMaxLoc(hist)
  histImg = np.zeros([256,256,3],np.uint8)
  #直方圖歸一化
  for h in range(256):
    interNormal = int(hist[h] / maxV * 256)
    cv2.line(histImg, (h, 256), (h, 256 - interNormal), color)
  cv2.imshow(windowName, histImg)
  return histImg
img = cv2.imread('img.jpg', 1)
channels = cv2.split(img) # R-G-B
for i in range(3): 
  ImageHist(channels[i], 1 + i)
cv2.waitKey(0)

本文標(biāo)題：OpenCV如何利用python實(shí)現(xiàn)圖像的直方圖均衡化-創(chuàng)新互聯(lián)
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