Python实现图像直方图均衡化算法

title: "Python实现图像直方图均衡化算法"
date: 2018-06-12T17:10:48+08:00
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#!/usr/bin/env python3
# coding=utf-8import matplotlib.image as mpimg
from matplotlib import pyplot as plt
import sys
import numpy as npdef equalization(gray_value):"""传入灰度值，对灰度值做均衡化，不需要返回，直接修改传入的参数:param gray_value:"""# 统计灰度直方图gray = np.zeros(256)row, column = gray_value.shapefor i in range(row):for j in range(column):gray[gray_value[i][j]] += 1# 计算灰度占比gray /= (row * column)# 显示灰度直方图plt.subplot(2, 2, 2)plt.plot(gray)cumsum = np.cumsum(gray)  # 计算累积和# 均衡化# equa_t[i]=j表示原灰度值i经过均衡化后转化为灰度值j# 255×累积和四舍五入为int型equa_t = np.array((255 * cumsum + 0.5)).astype(np.int32)# 统计均衡化后的灰度数量equa_gray = np.zeros(256)for i in range(256):equa_gray[equa_t[i]] += gray[i]# 显示均衡化后的直方图plt.subplot(2, 2, 4)plt.plot(equa_gray)# 对原灰度矩阵做均衡化for i in range(row):for j in range(column):gray_value[i][j] = equa_t[gray_value[i][j]]def run(img_path):img_array = mpimg.imread(img_path)plt.subplot(2, 2, 1)plt.imshow(img_array)img_array *= 255img_array = img_array.astype(np.int32)equalization(img_array[:, :, 0])equalization(img_array[:, :, 1])equalization(img_array[:, :, 2])img_array = img_array.astype(np.float64)img_array /= 255plt.subplot(2, 2, 3)plt.imshow(img_array)if __name__ == "__main__":if sys.argv.__len__() <= 1:png = input("请输入要处理的图片名:\n")else:png = sys.argv[1]run(png)plt.show()

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