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本篇文章為大家展示了python 實現對一幅灰度圖像進行直方圖均衡化，內容簡明扼要并且容易理解，絕對能使你眼前一亮，通過這篇文章的詳細介紹希望你能有所收獲。
from PIL import Image
from pylab import *
from numpy import *
def histeq(im,nbr_bins = 256):
"""對一幅灰度圖像進行直方圖均衡化"""
#計算圖像的直方圖
#在numpy中，也提供了一個計算直方圖的函數histogram(),第一個返回的是直方圖的統計量，第二個為每個bins的中間值
imhist,bins = histogram(im.flatten(),nbr_bins,normed= True)
cdf = imhist.cumsum() #
cdf = 255.0 * cdf / cdf[-1]
#使用累積分布函數的線性插值，計算新的像素值
im2 = interp(im.flatten(),bins[:-1],cdf)
return im2.reshape(im.shape),cdf
pil_im = Image.open('E:\Python\\fanwei.jpg') #打開原圖
pil_im_gray = pil_im.convert('L') #轉化為灰度圖像
pil_im_gray.show() #顯示灰度圖像
im = array(Image.open('E:\Python\\fanwei.jpg').convert('L'))
# figure()
# hist(im.flatten(),256)
im2,cdf = histeq(im)
# figure()
# hist(im2.flatten(),256)
# show()
im2 = Image.fromarray(uint8(im2))
im2.show()
# print(cdf)
# plot(cdf)
im2.save("junheng.jpg")圖1：原圖的灰度圖
圖2：進行直方圖均衡化后的圖像
圖3：原圖灰度圖的直方圖
圖4：進行直方圖均衡化后的直方圖
圖5：灰度變換函數
上述內容就是python 實現對一幅灰度圖像進行直方圖均衡化，你們學到知識或技能了嗎？如果還想學到更多技能或者豐富自己的知識儲備，歡迎關注億速云行業資訊頻道。
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