opencv的直方图和均衡化（9）

概念：

使得原本特征不明显的图片变得更明显些

对比

使用

img = cv2.imread('../car/car1.png', 0)
img1 = cv2.equalizeHist(img)

cv2.imshow('next', img1)
cv2.imshow('pre', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

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自适应均衡化

概念： 分成多个小格子进行分别均衡化

使用

img = cv2.imread('../car/car1.png', 0)
img1 = cv2.equalizeHist(img)
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8))
img2 = clahe.apply(img)
list = np.hstack((img, img1, img2))
cv2.imshow('pre', list)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

效果

总结：

自适应均衡化有利于提取特征密集的图片