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Python cv2 圖像自適應(yīng)灰度直方圖均衡化處理方法

 更新時間:2018年12月07日 10:25:44   作者:Life_XY  
今天小編就為大家分享一篇Python cv2 圖像自適應(yīng)灰度直方圖均衡化處理方法,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

__author__ = 'Administrator'

import numpy as np
import cv2
 
mri_img = np.load('mri_img.npy')
 
# normalization
mri_max = np.amax(mri_img)
mri_min = np.amin(mri_img)
mri_img = ((mri_img-mri_min)/(mri_max-mri_min))*255
mri_img = mri_img.astype('uint8')
 
r, c, h = mri_img.shape
for k in range(h):
 temp = mri_img[:,:,k]
 clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8))
 img = clahe.apply(temp)
 cv2.imshow('mri', np.concatenate([temp,img], 1))
 cv2.waitKey(0)

均衡化前、后對比效果

Python cv2 圖像自適應(yīng)灰度直方圖均衡化處理

Python cv2 圖像自適應(yīng)灰度直方圖均衡化處理

Python cv2 圖像自適應(yīng)灰度直方圖均衡化處理

以上這篇Python cv2 圖像自適應(yīng)灰度直方圖均衡化處理方法就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。

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