1 直方图

直方图原理：统计图像各个灰度区间的像素数

cv2.calcHist([img],[0],None,[256],[0,256])
[0]表示通道，[256]表示bin个数，[0,256]表示灰度值取值范围，参数需要加[]

img= cv2.imread(r'.\\20220822162647.jpg',0)histr=cv2.calcHist([img],[0],None,[256],[0,256])
plt.figure(figsize=(10,6),dpi=100)
plt.plot(histr)
plt.show()

如果需要提取图像某部分直方图，可以给calcHist添加掩膜

img= cv2.imread(r'.\\20220822162647.jpg',0)mask=np.zeros(img.shape[:2],np.uint8)
mask[200:250,100:300]=255
masked_img=cv2.bitwise_and(img,img,mask=mask)
histr=cv2.calcHist([img],[0],None,[6],[0,256])
fig,axes=plt.subplots(nrows=2,ncols=2,figsize=(10,8))axes[0,0].imshow(img)
axes[0,0].set_title("原图")axes[0,1].imshow(mask)
axes[0,1].set_title("蒙版数据")axes[1,0].imshow(masked_img)
axes[1,0].set_title("掩膜后数据")axes[1,1].plot(histr)
axes[1,1].set_title("灰度直方图")
axes[1,1].grid()plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.show()

2 直方图均衡化

直方图均衡化可提高图像整体对比度，在曝光过度或不足的图像中可以更好的突出细节

3 直方图自适应均衡化

dst=cv.equalizeHist(img)
自适应直方图均衡化：全局直方图均衡化后，可能会丢失部分细节信息，如下图人脸原来是清晰的，均衡化后太亮就不清晰了，所以需要将图像分为很多小块（称为tiles，在opencv中默认为8*8），对每个小块进行直方图均衡化，

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