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Python 图像对比度增强的几种方法(小结)
- 正文
图像对比度增强的意义
图像对比度增强是一种图像增强技术，主要目的是提高图像中颜色层次的分明度，让图像的整体效果更加明亮鲜艳，更加有吸引力。在计算机视觉、机器学习等领域，图像对比度增强经常被用于图像处理、目标检测、人脸识别等任务中，因此掌握图像对比度增强技术的方法十分重要。
几种图像对比度增强的方法
本篇文章总结了 Python 常用的几种图像对比度增强的方法，包括：
直方图均衡化
直方图均衡化是最常见也最简单的图像对比度增强方法之一，其基本原理是将原始图像的直方图进行重新分布，以实现对比度的增强效果。Python 中的 cv2.equalizeHist() 方法可以实现直方图均衡化。
以下是示例代码：
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('lena.jpg', 0)
# 直方图均衡化
equ = cv2.equalizeHist(img)
# 显示结果
cv2.imshow('equalization', equ)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
自适应直方图均衡化
自适应直方图均衡化根据图像本身的灰度级分布情况，在不同大小的区域内采用不同的图像增强策略，来增强整张图片的对比度。Python 中的 cv2.createCLAHE() 方法可以实现自适应直方图均衡化。
以下是示例代码：
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('lena.jpg', 0)
# 自适应直方图均衡化
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8))
res = clahe.apply(img)
# 显示结果
cv2.imshow('adaptive equalization', res)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
小结
本篇文章介绍了 Python 图像对比度增强的几种方法，包括直方图均衡化和自适应直方图均衡化，并通过示例代码进行了演示。希望可以帮助读者更好地掌握图像对比度增强的技术，提高图像处理的效果和准确度。
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