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python opencv对比度增强

时间: 2024-12-04 22:14:42 浏览: 118

在Python中使用OpenCV进行对比度增强是一种常见的图像处理技术。对比度增强可以使图像的细节更加明显，从而提高图像的质量。以下是几种常用的对比度增强方法： 1. **线性对比度增强**：通过线性变换调整图像的对比度。公式如下： \[ g(x, y) = \alpha \cdot f(x, y) + \beta \] 其中，\( \alpha \) 是对比度控制参数，\( \beta \) 是亮度控制参数。 2. **直方图均衡化**：通过重新分布图像的亮度值来增强对比度，使得图像的直方图尽可能均匀分布。 3. **自适应直方图均衡化（CLAHE）**：类似于直方图均衡化，但在图像的不同区域分别进行均衡化，从而避免过度增强。以下是一个使用OpenCV进行对比度增强的示例代码： ```python import cv2 import numpy as np # 读取图像 image = cv2.imread('input_image.jpg') # 线性对比度增强 alpha = 1.5 # 对比度控制参数 beta = 30 # 亮度控制参数 adjusted = cv2.convertScaleAbs(image, alpha=alpha, beta=beta) # 直方图均衡化 gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) equalized = cv2.equalizeHist(gray_image) # 自适应直方图均衡化 clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8, 8)) clahe_adjusted = clahe.apply(gray_image) # 显示结果 cv2.imshow('Original Image', image) cv2.imshow('Linear Contrast', adjusted) cv2.imshow('Histogram Equalization', equalized) cv2.imshow('CLAHE', clahe_adjusted) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 在这个示例中，我们首先读取图像，然后应用线性对比度增强、直方图均衡化和自适应直方图均衡化。最后，使用`cv2.imshow`函数显示处理后的图像。

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