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[人工智能]opencv:图像直方图均衡化

def calcGrayHist(image):
    rows,cols=image.shape
    grayHist=np.zeros([256],np.uint64)

    for r in range(rows):
        for c in range(cols):
            grayHist[image[r][c]]+=1

    return grayHist

def equalHist(imgDir):
    imgGray=cv2.imread(imgDir,cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    cv2.imshow("raw",imgGray)
    rows,cols=imgGray.shape
    grayHist=calcGrayHist(imgGray)
    zeroCumuMoment=np.zeros([256],np.uint32)
    for p in range(256):
        if p==0:
            zeroCumuMoment[p]=grayHist[0]
        else:
            zeroCumuMoment[p]=zeroCumuMoment[p-1]+grayHist[p]

    output_q=np.zeros([256],np.uint8)
    cofficient=256.0/(rows*cols)
    for p in range(256):
        q=cofficient*float(zeroCumuMoment[p])-1
        if q>=0:
            output_q[p]=math.floor(q)
        else:
            output_q[p]=0

    equalHistImage=np.zeros(imgGray.shape,np.uint8)
    for r in range(rows):
        for c in range(cols):
            equalHistImage[r][c]=output_q[imgGray[r][c]]

    return equalHistImage

效果图:

?

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加:2021-12-03 13:02:40  更:2021-12-03 13:03:35 
 
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