直方图规定化python+opencv实现

import os
import cv2
import numpy as npdef calcHist(mat):#统计元素个数mat = np.array(mat)hist = []for i in range(256):hist.append(len(mat[mat==i]))return histdef get_map(Hist):# 计算概率分布PrHist = np.array(Hist)sum_Hist = sum(Hist)Pr = Hist / sum_Hist# 计算累计概率SkSk = []temp_sum = 0for n in Pr:temp_sum = temp_sum + nSk.append(temp_sum)Sk = np.array(Sk)return Sk# 得到图片像素的概率分布
def get_infer_map(infer_img):infer_Hist = calcHist(infer_img)infer_map = get_map(infer_Hist)return infer_map# 根据两张图的概率分布计算像素值映射关系
def get_finalmap(infer_map,img_map):final_map = [] # 原图像素点映射到目标图的mapindex = 0for i in range(len(img_map)):# 防止像素值超过255if index == 255:final_map.append(255)continue# 将像素值依据自身概率分布映射到目标图片的概率分布上if infer_map[index] > img_map[i]:final_map.append(index)else:while(infer_map[index] <= img_map[i]):index += 1# 防止像素值超过255if index == 255:breakfinal_map.append(index)return final_mapdef get_new_img(img, infer_map):new_img = img.copy()img_map = get_infer_map(img)final_map = get_finalmap(infer_map,img_map)# 将像素点的值进行映射# w, h = img.shape# for i in range(w):#     for j in range(h):#         temp = img[i, j]#         new_img[i, j] = final_map[temp]# 快速的计算方法for i in range(256):new_img[img==i] = final_map[i]return new_imgif __name__ == "__main__":dstroot = './imgs'  # 要进行直方图匹配的图像infer_img_path = './base.jpg'  # 基准图像infer_img = cv2.imread(infer_img_path,0)outroot = './out3'  # 输出结果图os.makedirs(outroot,exist_ok=True)infer_map = get_infer_map(infer_img)  # 计算参考映射关系dstlist = os.listdir(dstroot)for img in dstlist:img_path = os.path.join(dstroot, img)print(img_path)img_org = cv2.imread(img_path,0)new_img = get_new_img(img_org, infer_map)  # 根据映射关系获得新的图像new_path = os.path.join(outroot, img)cv2.imwrite(new_path, new_img)

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