opencv注意事项（7）: 直方图均衡化

生活就像海洋opencv直方图均衡化，我就像咸鱼，在广阔的海洋中冲浪时学习. 这是opencv笔记本系列中的“直方图均衡化”.

世界上的所有事物都可以保持平衡. 编辑者在冲浪时会学习，并顺便记录下来.

直方图均衡化是非线性地拉伸图像并重新分配图像的像素值，以使特定灰度范围内的像素数大致相同. 其基本思想是将原始图像的直方图转换为均匀分布的形式，从而增加了像素灰度值的动态范围，从而达到增强图像整体对比度的效果.

1）均衡单通道图像

输入原始图像并显示

import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('test1.jpg',1)
cv2.imshow('src',img)
cv2.waitKey(0)

原始图片被姐妹纸o_o代替

转换为单通道灰度图像

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
cv2.imshow('gray',gray)
cv2.waitKey(0)

然后均衡灰度图像

dst = cv2.equalizeHist(gray)
cv2.imshow('dst',dst)
cv2.waitKey(0)

输出的图像似乎比原始图像要好.

2）均衡多通道图像

导入图像后opencv直方图均衡化，均衡每个通道，然后合并三个通道

# 2
b,g,r = cv2.split(img)
bH = cv2.equalizeHist(b)
gH = cv2.equalizeHist(g)
rH = cv2.equalizeHist(r)
dst = cv2.merge((bH,gH,rH))
cv2.imshow('dst',dst)
cv2.waitKey(0)

均衡前后的图像比较

3）均衡YUV图像

导入图像后，将图像转换为YUV格式

# 3
imgYUV = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2YCrCb)
cv2.imshow('imgYUV',imgYUV)
cv2.waitKey(0)

YUV格式的输出图像如下

然后平衡操作

channelYUV = cv2.split(imgYUV)
channelYUV[0] = cv2.equalizeHist(channelYUV[0])
channels = cv2.merge(channelYUV)
dst = cv2.cvtColor(channels, cv2.COLOR_YCrCb2RGB)
cv2.imshow('dst',dst)
cv2.waitKey(0)

图片如下所示

笑着看着风起伏.

欢迎来到我的官方帐户一起学习〜

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