python 灰度直方图_Python cv2 图像自适应灰度直方图均衡化处理方法

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import numpy as np

import cv2

mri_img = np.load('mri_img.npy')

# normalization

mri_max = np.amax(mri_img)

mri_min = np.amin(mri_img)

mri_img = ((mri_img-mri_min)/(mri_max-mri_min))*255

mri_img = mri_img.astype('uint8')

r, c, h = mri_img.shape

for k in range(h):

temp = mri_img[:,:,k] clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8))

img = clahe.apply(temp)

cv2.imshow('mri', np.concatenate([temp,img], 1))

cv2.waitKey(0)

均衡化前、后对比效果

以上这篇Python cv2 图像自适应灰度直方图均衡化处理方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持软件开发网。

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