学习笔记:Opencv实现限制对比度得自适应直方图均衡CLAHE

2023.8.19

为了完成深度学习的进阶,得学习学习传统算法拓展知识面,记录自己的学习心得

CLAHE百科:

一种限制对比度自适应直方图均衡化方法,采用了限制直方图分布的方法和加速的插值方法

clahe(限制对比度自适应直方图均衡化)_J先生x的博客-CSDN博客
在环境配置中要配置opencv:

pip install opencv-contrib-python

Code: 注意给更改输入图片路径

函数使用:

clahe=cv2.createCLAHE([, clipLimit[, tileGridSize]])

参数说明:

  • clipLimit:颜色对比度的阈值,可选项,默认值 8
  • titleGridSize:局部直方图均衡化的模板(邻域)大小,可选项,默认值 (8,8)
复制代码
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

img = cv2.imread('timg.jpg', 0)  # 直接读为灰度图像
res = cv2.equalizeHist(img)

clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2, tileGridSize=(10, 10))
cl1 = clahe.apply(img)

plt.subplot(131), plt.imshow(img, 'gray')
plt.subplot(132), plt.imshow(res, 'gray')
plt.subplot(133), plt.imshow(cl1, 'gray')

plt.show()

效果如图:

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