pythonopencv直方图均衡_Python+OpenCV：全局直方图均衡化、局部直方图自适应均衡化、直方图比较(Python版)...

1. 全局直方图均衡化

cv2.equalizeHist(src, dst&＃61;None)函数只能处理单通道的数据,src为输入图像对象矩阵&＃xff0c;必须为单通道的uint8类型的矩阵数据。直方图均衡化可以看作是图像增强的一个手段&＃xff0c;示例代码如下&＃xff1a;

import cv2 as cv

src &＃61; cv.imread("D:/Open CV/opencv/sources/samples/data/rice_01.jpg")

# 1. 全局直方图均衡化

def globalEqualHist(image):

# 如果想要对图片做均衡化&＃xff0c;必须将图片转换为灰度图像

gray &＃61; cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)

dst &＃61; cv.equalizeHist(gray) # 在说明文档中有相关的注释与例子

# equalizeHist(src, dst&＃61;None)函数只能处理单通道的数据,src为输入图像对象矩阵&＃xff0c;必须为单通道的uint8类型的矩阵数据

# dst: 输出图像矩阵(src的shape一样)

cv.imshow("global equalizeHist", dst)

# print(len(image.shape)) # 彩色图像的shape长度为3

# print(len(gray.shape)) # 灰度图像的shape长度为2

# print(gray.shape) # 灰度图像只有高、宽

globalEqualHist(src)

cv.imshow("original image", src)

cv.waitKey(0)

cv.destroyAllWindows()

运行效果如下&＃xff1a;

由运行的效果图&＃xff0c;我们可以看出经过equalizeHist()函数的处理&＃xff0c;图像的对比度在全局上已经得到了增强。但是如果选择其他的图像&＃xff0c;采用全局直方图均衡化的函数就不一定能够得到很好地效果了&＃xff0c;例如&＃xff0c;选择一张帅哥的图像做全局直方图均衡化处理&＃xff1a;

import cv2 as cv

import numpy as np

src &＃61; cv.imread("./images/handsomeboy01.jpg")

# 1. 全局直方图均衡化

def globalEqualHist(image):

# 如果想要对图片做均衡化&＃xff0c;必须将图片转换为灰度图像

gray &＃61; cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)

dst &＃61; cv.equalizeHist(gray) # 在说明文档中有相关的注释与例子

# dst: 输出图像矩阵(src的shape一样)

cv.imshow("global equalizeHist", dst)

globalEqualHist(src)

cv.imshow("original image", src)

cv.waitKey(0)

cv.destroyAllWindows()

运行效果如下&＃xff1a;

很明显&＃xff0c;这种情况下经过全局的均衡化处理之后反而不是我们想要得到的图像&＃xff0c;因为它将图像的关键部分处理的相当不清楚。所以此时&＃xff0c;就不能利用全局均衡化了&＃xff0c;而需要使用局部直方图自适应均衡化。

2. 局部直方图自适应均衡化

相比全局直方图均衡化&＃xff0c;自适应直方图均衡化将图像划分为不重叠的小块&＃xff0c;在每一块进行直方图均衡化&＃xff0c;如果小块内有噪声&＃xff0c;则影响就会很大&＃xff0c;需要通过限制对比度来进行抑制。即通过对比度自适应直方图均衡化。如果限制对比度的阈值设置为40&＃xff0c;那么在图像中像素值出现次数大于40的次数就会将大于40的部分像素点去掉&＃xff0c;平均成其它的像素点。

示例代码如下&＃xff1a;

import cv2 as cv

import numpy as np

src &＃61; cv.imread("./images/handsomeboy01.jpg")

def localEqualHist(image):

gray &＃61; cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)

clahe &＃61; cv.createCLAHE(clipLimit&＃61;5, tileGridSize&＃61;(7,7))

dst &＃61; clahe.apply(gray)

cv.imshow("clahe image", dst)

globalEqualHist(src)

cv.imshow("original image", src)

cv.waitKey(0)

cv.destroyAllWindows()

此时如果选择我们刚才的那张帅哥的图片的话&＃xff0c;就会出现以下效果&＃xff1a;

此时的效果就非常的好了。

3. 直方图比较

直方图比较可以通过cv2中的API: cv2.HISTCMP_BHATTACHARYYA&＃xff08;&＃xff09;计算两张图像的巴氏距离&＃xff1b;cv2.HISTCMP_CORREL&＃xff08;&＃xff09;计算图像之间的相关性&＃xff1b;cv2.HISTCMP_CHISQR&＃xff08;&＃xff09;计算卡方。

# 直方图比较

def create_rgb_hist(image):

h, w, c &＃61; image.shape

rgbHist &＃61; np.zeros([16*16*16, 1], np.float32)

bsize &＃61; 256/16

# enumerate() 函数可以永健一个可遍历的数据对象&＃xff08;如列表、元组或字符串&＃xff09;组合为一个索引序列&＃xff0c;同时列出数据以及对应的下标&＃xff0c;一般用在for循环中。

# range()函数用于创建一个整数列表

for row in range(h):

for col in range(w):

b &＃61; image[row, col, 0]

g &＃61; image[row, col, 1]

r &＃61; image[row, col, 2]

index &＃61; np.int((b/bsize)/16*16 &＃43; (g/bsize)*16 &＃43; (r/bsize))

rgbHist[np.int(index), 0] &＃61; rgbHist[np.int(index), 0] &＃43; 1

return rgbHist

def hist_compare(image1, image2):

hist1 &＃61; create_rgb_hist(image1)

hist2 &＃61; create_rgb_hist(image2)

match1 &＃61; cv.compareHist(hist1, hist2, cv.HISTCMP_BHATTACHARYYA)

match2 &＃61; cv.compareHist(hist1, hist2, cv.HISTCMP_CORREL)

match3 &＃61; cv.compareHist(hist1, hist2, cv.HISTCMP_CHISQR)

print("巴氏距离: %s, 相关性: %s, 卡方: %s"%(match1, match2, match3))

cv.imshow("image1", image1)

cv.imshow("image2", image2)

image1 &＃61; cv.imread("./images/raindropGirl.jpg")

image2 &＃61; cv.imread("./images/raindropGirl01.jpg")

hist_compare(image1, image2)

cv.waitKey(0)

cv.destroyAllWindows()

运行结果如下&＃xff1a;

通过巴氏距离就可以看出二者的相似度还是非常大的。巴氏距离越小&＃xff0c;代表图像越相似。