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python 對(duì)一幅灰度圖像進(jìn)行直方圖均衡化

更新時(shí)間：2020年10月27日 10:30:22 作者：RamboBai

這篇文章主要介紹了python 如何對(duì)一幅灰度圖像進(jìn)行直方圖均衡化，幫助大家更好的利用python處理圖像，感興趣的朋友可以了解下

from PIL import Image
from pylab import *
from numpy import *


def histeq(im,nbr_bins = 256):
  """對(duì)一幅灰度圖像進(jìn)行直方圖均衡化"""
  #計(jì)算圖像的直方圖
  #在numpy中，也提供了一個(gè)計(jì)算直方圖的函數(shù)histogram(),第一個(gè)返回的是直方圖的統(tǒng)計(jì)量，第二個(gè)為每個(gè)bins的中間值
  imhist,bins = histogram(im.flatten(),nbr_bins,normed= True)
  cdf = imhist.cumsum()  #
  cdf = 255.0 * cdf / cdf[-1]
  #使用累積分布函數(shù)的線性插值，計(jì)算新的像素值
  im2 = interp(im.flatten(),bins[:-1],cdf)
  return im2.reshape(im.shape),cdf


pil_im = Image.open('E:\Python\\fanwei.jpg')  #打開原圖
pil_im_gray = pil_im.convert('L')   #轉(zhuǎn)化為灰度圖像
pil_im_gray.show()     #顯示灰度圖像

im = array(Image.open('E:\Python\\fanwei.jpg').convert('L'))
# figure()
# hist(im.flatten(),256)

im2,cdf = histeq(im)
# figure()
# hist(im2.flatten(),256)
# show()

im2 = Image.fromarray(uint8(im2))
im2.show()
# print(cdf)
# plot(cdf)
im2.save("junheng.jpg")

圖1：原圖的灰度圖

圖2：進(jìn)行直方圖均衡化后的圖像

圖3：原圖灰度圖的直方圖

圖4：進(jìn)行直方圖均衡化后的直方圖

圖5：灰度變換函數(shù)

以上就是python 對(duì)一幅灰度圖像進(jìn)行直方圖均衡化的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于python 直方圖均衡化的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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