1、问题描述

使用直方图均衡化的手段可以增大图像的对比度，目前我们学到的都是在单通道的灰度图像处理。那么对于彩色图像该如何处理呢？实际上使用opencv提供的split方法将RGB图像分为R,G,B三个通道的图像，分别对每个通道下的图像进行直方图均衡化处理，再将处理好以后的图像使用merge函数合并。这样就是彩色图像的直方图均衡化处理了。

2、效果展示

2.1 均衡化前后直方图变换

2.2 图像变化

3、具体代码

 def Split(image):B,G,R = cv.split(image)hist_B_1 = cv.calcHist([B],[0],None,[256],[0,255])B_equal = cv.equalizeHist(B)hist_B_2 = cv.calcHist([B_equal],[0],None,[256],[0,255])hist_G_1 = cv.calcHist([G],[0],None,[256],[0,255])G_equal = cv.equalizeHist(G)hist_G_2 = cv.calcHist([G_equal],[0],None,[256],[0,255])hist_R_1 = cv.calcHist([R],[0],None,[256],[0,255])R_equal = cv.equalizeHist(R)hist_R_2 = cv.calcHist([R_equal],[0],None,[256],[0,255])plt.subplot(3,2,1)plt.plot(hist_B_1,'r')plt.subplot(3,2,2)plt.plot(hist_B_2,'b')plt.subplot(3, 2, 3)plt.plot(hist_G_1,'r')plt.subplot(3, 2, 4)plt.plot(hist_G_2,'b')plt.subplot(3, 2, 5)plt.plot(hist_R_1,'r')plt.subplot(3, 2, 6)plt.plot(hist_R_2,'b')plt.show()Result_0 = cv.merge([B_equal,G_equal,R_equal])Result_1 = cv.hconcat((image,Result_0))cv.imshow('Result',Result_1)cv.waitKey()return;

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图像处理-RGB彩色图像均衡化处理

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