数字图像处理100问—23 直方图均衡化( Histogram Equalization )
提示:内容整理自:https://github.com/gzr2017/ImageProcessing100Wen
CV小白从0开始学数字图像处理
23 直方图均衡化( Histogram Equalization )
直方图均衡化是使直方图变得平坦的操作,是不需要计算的平均值、标准差等数据使直方图的值变得均衡的操作。
均衡化操作由以下式子定义。S是总的像素数;Zmax是像素点的最大取值(在这里是 255);h(z)表示取值为z的累积分布函数:
Z' = Zmax / S * Sum{i=0:z} h(z)
代码如下:
1.引入库
CV2计算机视觉库
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
2.读入数据
img = cv2.imread("imori.jpg").astype(np.float)
H, W, C = img.shape
3.直方图均衡化( Histogram Equalization )
S = H * W * C * 1.out = img.copy()sum_h = 0.
z_max = 255.for i in range(1, 255):ind = np.where(img == i)sum_h += len(img[ind])z_prime = z_max / S * sum_hout[ind] = z_primeout = out.astype(np.uint8)
4.直方图展示
plt.hist(out.ravel(), bins=255, rwidth=0.8, range=(0, 255))
plt.savefig("out_his.png")
plt.show()
5.保存结果
cv2.imshow("result", out)
cv2.waitKey(0)
cv2.imwrite("out.jpg", out)
6.结果
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