《网站开发实践》 实训报告,常见的网络营销形式有,做网站生意多吗,crm与scrm直方图均衡化是一种图像处理算法#xff0c;通过调整图像的灰度级分布#xff0c;增强图像的对比度和细节。下面是直方图均衡化算法的基本步骤#xff1a; 统计原始图像的灰度直方图#xff1a;遍历整个图像#xff0c;计算每个灰度级出现的频次。 计算累积直方图#x…直方图均衡化是一种图像处理算法通过调整图像的灰度级分布增强图像的对比度和细节。下面是直方图均衡化算法的基本步骤 统计原始图像的灰度直方图遍历整个图像计算每个灰度级出现的频次。 计算累积直方图对灰度直方图进行累加得到每个灰度级及其之前所有灰度级的累积频次。 计算映射函数将累积直方图归一化到期望的灰度范围通常是0到255得到一个映射函数。 应用映射函数遍历原始图像根据映射函数将每个像素的灰度值转换为新的灰度值。 生成均衡化后的图像用转换后的灰度值替换原始图像中的相应像素值。
通过直方图均衡化图像的灰度级分布会更加平坦从而增加图像的对比度。这个过程可以使得图像细节更加清晰使得暗部和亮部的细节都更容易观察到。需要注意的是直方图均衡化可能会改变图像的整体色调因此在应用之前需要根据具体需求进行调整和评估。
以下是一个简单的直方图均衡化算法的例程以Python语言为例
import cv2
import numpy as npdef histogram_equalization(image):# 统计原始图像的灰度直方图hist, bins np.histogram(image.flatten(), 256, [0,256])# 计算累积直方图cdf hist.cumsum()cdf_normalized cdf * hist.max() / cdf.max()# 计算映射函数mapping np.interp(image.flatten(), bins[:-1], cdf_normalized)# 应用映射函数生成均衡化后的图像equalized_image mapping.reshape(image.shape).astype(np.uint8)return equalized_image# 读取原始图像
image cv2.imread(input.jpg, 0) # 灰度图像读取# 执行直方图均衡化
equalized_image histogram_equalization(image)# 显示原始图像和均衡化后的图像
cv2.imshow(Original Image, image)
cv2.imshow(Equalized Image, equalized_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
