图像直方均衡化

图像直方均衡化是一种常用的图像处理技术，它可以增强图像的对比度和亮度，并且可以使图像更加清晰。在这篇文章中，我们将学习什么是图像直方均衡化，以及如何使用Python和OpenCV库来实现这种技术。

什么是图像直方均衡化？

在理解图像直方均衡化之前，我们需要了解图像直方图的概念。图像直方图是一个显示图像中像素亮度分布的图表。在图像直方图中，横轴代表像素值，纵轴代表像素值对应的像素数量。

图像直方均衡化是一种将图像亮度分布均匀化的技术。它通过重新分配像素值来扩展像素值的范围，从而提高图像的对比度和亮度。具体来说，图像直方均衡化使用累积分布函数来映射像素值到新的亮度值。这个过程可以通过以下步骤来实现：

1. 计算图像的直方图。
2. 计算直方图的累积分布函数（CDF）。
3. 根据CDF来计算每个像素的新亮度值。
4. 将新亮度值映射回原始图像。

如何实现图像直方均衡化？

使用Python和OpenCV库可以很容易地实现图像直方均衡化。以下是如何使用Python代码实现图像直方均衡化的步骤：

1. 加载图像并将其转换为灰度图像。

import cv2  
# Load image 
img = cv2.imread('image.jpg')  
# Convert image to grayscale 
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

2. 计算图像的直方图并计算CDF。

# Compute histogram and CDF 
hist = cv2.calcHist([gray],[0],None,[256],[0,256]) 
cdf = hist.cumsum() 
cdf_normalized = cdf * hist.max() / cdf.max()

3. 计算每个像素的新亮度值。

# Compute new pixel values 
new_values = np.interp(gray.flatten(), range(256), cdf_normalized)

4. 将新像素值重新映射回原始图像。

# Reshape new pixel values and apply to image 
new_img = np.reshape(new_values, gray.shape).astype(np.uint8)

5. 保存新图像。

# Save new image 
cv2.imwrite('new_image.jpg', new_img)

现在，我们已经成功地使用Python和OpenCV库实现了图像直方均衡化。我们可以比较原始图像和新图像之间的差异，并确定图像直方均衡化是否对图像