python 直方图均衡化_Python实现图像直方图均衡化算法
title: "Python实现图像直方图均衡化算法"
date: 2018-06-12T17:10:48+08:00
tags: [""]
categories: ["python"]
效果图
代码
#!/usr/bin/env python3
# coding=utf-8
import matplotlib.image as mpimg
from matplotlib import pyplot as plt
import sys
import numpy as np
def equalization(gray_value):
"""
传入灰度值，对灰度值做均衡化，不需要返回，直接修改传入的参数
:param gray_value:
"""
# 统计灰度直方图
gray = np.zeros(256)
row, column = gray_value.shape
for i in range(row):
for j in range(column):
gray[gray_value[i][j]] += 1
# 计算灰度占比
gray /= (row * column)
# 显示灰度直方图
plt.subplot(2, 2, 2)
plt.plot(gray)
cumsum = np.cumsum(gray) # 计算累积和
# 均衡化
# equa_t[i]=j表示原灰度值i经过均衡化后转化为灰度值j
# 255×累积和四舍五入为int型
equa_t = np.array((255 * cumsum + 0.5)).astype(np.int32)
# 统计均衡化后的灰度数量
equa_gray = np.zeros(256)
for i in range(256):
equa_gray[equa_t[i]] += gray[i]
# 显示均衡化后的直方图
plt.subplot(2, 2, 4)
plt.plot(equa_gray)
# 对原灰度矩阵做均衡化
for i in range(row):
for j in range(column):
gray_value[i][j] = equa_t[gray_value[i][j]]
def run(img_path):
img_array = mpimg.imread(img_path)
plt.subplot(2, 2, 1)
plt.imshow(img_array)
img_array *= 255
img_array = img_array.astype(np.int32)
equalization(img_array[:, :, 0])
equalization(img_array[:, :, 1])
equalization(img_array[:, :, 2])
img_array = img_array.astype(np.float64)
img_array /= 255
plt.subplot(2, 2, 3)
plt.imshow(img_array)
if __name__ == "__main__":
if sys.argv.__len__() <= 1:
png = input("请输入要处理的图片名:\n")
else:
png = sys.argv[1]
run(png)
plt.show()
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