Opencv中的直方图均衡

cv2.equalizeHist()

cv2.equalizeHist() 是 OpenCV中的一个函数,用于图像的直方图均衡化。直方图均衡化是一种改善图像对比度的方法,特别是当图像的背景和前景都太亮或太暗时,这种方法非常有用。它通过扩展图像的直方图来有效地增加图像的全局对比度,特别是当图像的有用数据的对比度相当接近时。

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dst = cv2.equalizeHist(src[, dst])
  • src: 输入图像,必须是 8 位的单通道图像。
  • dst: 输出图像,与输入图像具有相同的尺寸和类型。

cv2.createCLAHE()

CLAHE 是直方图均衡化的一种改进版本,它通过限制对比度放大的程度来避免过度放大噪声。用于显示跟细节的内容。

python 复制代码
# 创建CLAHE对象  
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8))  
  
# 应用CLAHE  
cl_img = clahe.apply(img) 
  • clipLimit:对比度限制。这个参数用于控制对比度放大的程度。较高的值允许更高的对比度,但可能会引入更多的噪声。通常是 2.0。
  • tileGridSize:用于直方图均衡化的网格大小(以像素为单位)。这个参数定义了图像被分割成多少个矩形块,每个块独立进行直方图均衡化。较大的块尺寸可以减少处理时间,但可能会导致均衡化效果在图像中的局部区域不够精细。默认值通常是 (8, 8)。
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