カラー画像のヒストグラム等化PythonのOpenCVの実装

画像は、すべての可能なグレーレベル、ピクセル値のグレーと均一な分布を有する場合、高コントラストの画像を有する一対の可変グレートーンです。豊富なグラデーションや、より大きなカバレッジ。この画像が暗すぎる、または明るすぎるない外観に富む色を有しています。
ヒストグラム等化の主な目的は、一様に、元画像の階調レベルが均一な分布を得るために、グレースケール、グレースケール画像の全範囲にマッピングされることです

両方の方法ヒストグラムイコライゼーション：
オリジナルの範囲内で実施最初の等化。現在の累積確率で最大階調の階調電流が乗算され、元のヒストグラム均等化の範囲内で実施、新たな階調が得られ

より広い範囲で達成第二の等化
新たに現在の累積確率結果とグレーレベルのより広い範囲内の最大階調を乗じた広い範囲のヒストグラム等化を実施します、グレースケール、及び等化の結果として

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

img = cv2.imread('../data/1.jpg')

img0 = cv2.equalizeHist(img[:, :, 0])  # 各个通道分别均衡化
img1 = cv2.equalizeHist(img[:, :, 1])
img2 = cv2.equalizeHist(img[:, :, 2])

img_e = cv2.merge([img0, img1, img2])

plt.figure('original')
plt.hist(img.ravel(), 256)
plt.figure('after')
plt.hist(img_e.ravel(), 256)
plt.show()

cv2.imshow('img', img)
cv2.imshow('e_img', img_e)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
cv2.imwrite('../data/equ.jpg', img_e)