python+opencv 直方图应用

1、直方图均衡化（调整图像对比度，图像清晰化），是图像增强的一个手段，使得亮的地方更亮，暗的地方更暗。可分为全局和局部两个方面。

2、直方图的比较

import cv2 as cv
import numpy as np


# 全局的直方图均衡化
def equalHist_demo(image):
    gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)
    dst = cv.equalizeHist(gray)
    cv.imshow('equalHist-demo', dst)


# 局部的直方图均衡化
def clahe_demo(image):
    gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)
    clahe = cv.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8, 8))
    dst = clahe.apply(gray)
    cv.imshow('equalHist-demo', dst)


# 创建彩色图像的直方图
def create_rgb_hist(image):
    h, w, c = image.shape
    # 创建RGB直方图时，数据类型必须是np.float32类型的
    rgbHist = np.zeros([16*16*16, 1], np.float32)
    bsize = 256 / 16
    for row in range(h):
        for col in range(w):
            b = image[row, col, 0]
            g = image[row, col, 1]
            r = image[row, col, 2]
            # 不太清楚为什么这么求像素值的索引，有理解的大佬欢迎评论指导，感激不尽！
            index = np.int(b/bsize)*16*16 + np.int(g/bsize)*16 + np.int(r/bsize)
            rgbHist[np.int(index), 0] = rgbHist[np.int(index), 0] + 1
    return rgbHist


# 直方图比较
def hist_compare(image1, image2):
    hist1 = create_rgb_hist(image1)
    hist2 = create_rgb_hist(image2)
    match1 = cv.compareHist(hist1, hist2, cv.HISTCMP_BHATTACHARYYA)
    match2 = cv.compareHist(hist1, hist2, cv.HISTCMP_CORREL)
    match3 = cv.compareHist(hist1, hist2, cv.HISTCMP_CHISQR)
    print('巴氏距离: %s 相关性: %s 卡方: %s' % (match1, match2, match3))


src = cv.imread('C:/Users/Y/Pictures/Saved Pictures/rice.png')
cv.namedWindow('input image', cv.WINDOW_AUTOSIZE)
cv.imshow('input image', src)
clahe_demo(src)

image1 = cv.imread('C:/Users/Y/Pictures/Saved Pictures/lena.png')
image2 = cv.imread('C:/Users/Y/Pictures/Saved Pictures/lenanoise.png')
cv.imshow('image1', image1)
cv.imshow('image2', image2)
hist_compare(image1, image2)

cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

3、直方图均衡化的图像

原图像                                                                                       均衡化后的图像

2、直方图比较

图像一                                                                                 图像二

显示结果：