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OpenCV-Python 图像去雾 OpenCV-Python直方图均衡化实现图像去雾

一天一篇Python库   2021-06-07 我要评论
想了解OpenCV-Python直方图均衡化实现图像去雾的相关内容吗一天一篇Python库在本文为您仔细讲解OpenCV-Python 图像去雾的相关知识和一些Code实例欢迎阅读和指正我们先划重点:OpenCV,图像去雾,OpenCV,直方图均衡化下面大家一起来学习吧

直方图均衡化

直方图均衡化的目的是将原始图像的灰度级均匀地映射到整个灰度级范围内得到一个灰度级分布均衡的图像这种均衡化即实现了灰度值统计上的概率均衡也实现了人类视觉系统上(HSV)的视觉均衡

一般来说直方图均衡化可以达到增强图像显示效果的目的最常用的比如去雾下面我们来分别实现灰度图像去雾以及彩色图像去雾

实现灰度图像去雾

在OpenCV中它提供了函数cv2.equalizeHist()来实现直方图均衡化该函数的完整定义如下:

def equalizeHist(src, dst=None):

src:原始图像必须是8位单通道原始图像

dst:返回值返回直方图均值化处理结果

下面我们来通过该函数实现灰度图像直方图均衡化处理代码如下:

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

img = cv2.imread("45.jpg", 0)
equ = cv2.equalizeHist(img)

cv2.imshow("1",img)
cv2.imshow("2",equ)
plt.figure("原始图像直方图")
plt.hist(img.ravel(), 256)
plt.figure("均衡化图像直方图")
plt.hist(equ.ravel(), 256)
plt.show()

cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

运行之后效果如下:

在这里插入图片描述

左边为原图右边是处理后的图像可以看到图像前景的雾基本已经去掉了不过我们还是看看处理前后的直方图结果分布

原始图像

处理后的图像

实现彩色图像去雾

虽然上面的灰度图像达到了去雾的基本效果但是说实话大多数实际的场景中我们用到最多的往往是彩色图像所以掌握彩色图像的直方图均衡化处理才是我们真正的实战技能

下面我们来用代码实现彩色图像直方图均衡化处理代码如下:

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

img = cv2.imread("50.jpg")

blue = img[:, :, 0]
green = img[:, :, 1]
red = img[:, :, 2]
blue_equ = cv2.equalizeHist(blue)
green_equ = cv2.equalizeHist(green)
red_equ = cv2.equalizeHist(red)
equ = cv2.merge([blue_equ, green_equ, red_equ])

cv2.imshow("1",img)
cv2.imshow("2",equ)
plt.figure("原始图像直方图")
plt.hist(img.ravel(), 256)
plt.figure("均衡化图像直方图")
plt.hist(equ.ravel(), 256)
plt.show()

cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

这里我们只需要使用equalizeHist()函数对彩色图像的每个颜色进行均衡化处理即可当然需要注意的是我们处理完每个颜色之后需要将图像再次合并运行之后效果如下:

彩色图像处理


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