opencv-图像对比度增强

对比度增强,即将图片的灰度范围拉宽,如图片灰度分布范围在[50,150]之间,将其范围拉升到[0,256]之间。这里介绍下 线性变换,直方图正规化,伽马变换,全局直方图均衡化,限制对比度自适应直方图均衡化等算法。

线性变换

通过函数y=ax+b对灰度值进行处理,例如对于过暗的图片,其灰度分布在[0,100], 选择a=2,b=10能将灰度范围拉伸到[10, 210]。可以通过np或者opencv的convertScaleAbs()函数来实现 。

python 复制代码
#coding:utf-8

import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from cv2 import convertScaleAbs

img = cv.imread(r"C:\Users\mzd\Desktop\opencv\images.jpg")
print(img)
img_bright = cv.convertScaleAbs(img,alpha=1.5,beta=0)
print(img_bright)

cv.imshow("img",img)
cv.imshow("img_bright",img_bright)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

convertScaleAbs()


直方图正规化

python 复制代码
#coding:utf-8

import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

img = cv.imread(r"C:\Users\mzd\Desktop\opencv\images.jpg")
img_norm=cv.normalize(img,dst=None,alpha=350,beta=10,norm_type=cv.NORM_MINMAX)
cv.imshow("img",img)
cv.imshow("img_norm",img_norm)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

cv.normalize()


全局直方图均衡化

python 复制代码
#coding:utf-8

import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import math

img = cv.imread(r"C:\Users\Administrator\Desktop\dark.jpg",0)
img_equalize = cv.equalizeHist(img)
cv.imshow("img",img)
cv.imshow("img_equalize",img_equalize)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

opencv equalizeHist()
相关推荐
蹦蹦跳跳真可爱58935 分钟前
Python----深度学习(基于深度学习Pytroch簇分类,圆环分类,月牙分类)
人工智能·pytorch·python·深度学习·分类
蚂蚁20142 小时前
卷积神经网络(二)
人工智能·计算机视觉
z_mazin4 小时前
反爬虫机制中的验证码识别:类型、技术难点与应对策略
人工智能·计算机视觉·目标跟踪
lixy5795 小时前
深度学习3.7 softmax回归的简洁实现
人工智能·深度学习·回归
youhebuke2255 小时前
利用deepseek快速生成甘特图
人工智能·甘特图·deepseek
訾博ZiBo5 小时前
AI日报 - 2025年04月26日
人工智能
郭不耐5 小时前
DeepSeek智能时空数据分析(三):专业级地理数据可视化赏析-《杭州市国土空间总体规划(2021-2035年)》
人工智能·信息可视化·数据分析·毕业设计·数据可视化·城市规划
AI军哥5 小时前
MySQL8的安装方法
人工智能·mysql·yolo·机器学习·deepseek
余弦的倒数6 小时前
知识蒸馏和迁移学习的区别
人工智能·机器学习·迁移学习
Allen Bright6 小时前
【机器学习-线性回归-2】理解线性回归中的连续值与离散值
人工智能·机器学习·线性回归