直方图%matplotlib inline
import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
def calcGrayHist(image):
#灰度图像矩阵的高和宽
rows,cols = image.shape
#存储灰度直方图
grayHist = np.zeros([256],np.u
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2023-08-09 14:12:27
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一、图片的对比度和亮度调整1、原理：
f(row, col)：原始图像的像素。
g(row, col)：调整后图像的像素。
a(a>0：称为增益（gain），常常被用来控制图像的对比度，其取值范围一般为0.0-3.0
b：称为偏置（bias），常常被用来控制图像的亮度。
g(row, col) = a*f(row, col) + b：随原始图像进行对比度亮度调节的公式。
new_img.at
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2023-09-04 23:36:20
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前言PyHubWeekly每周定期更新，精选GitHub上优质的Python项目/小工具。我把PyHubWeekly托管到了Github，感兴趣的可以搜索Github项目PyHubWeekly[1]，如果喜欢，麻烦给个Star支持一下吧。此外，欢迎大家通过提交issue来投稿和推荐自己的项目~本期为大家推荐GitHub上5个优质的Python项目，它们分别是：•mplfinance•rich•ba
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2024-02-26 14:16:47
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文章目录1 灰度直方图python实现2 彩色直方图3 直方图正规化API4 伽码变换5 线性变换6 限制对比度的自适应直方图均衡化(CLAHE) 1 灰度直方图什么是灰度直方图 灰度直方图是图像灰度级的函数，用来描述每个灰度级在图像矩阵中的像素个数或者占有率。 如： 直方图的横坐标代表灰度级(0~255)，纵坐标代表每一个灰度级出现的次数 即0在中的占有率为,10在中的占有率为…python实
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2024-06-26 09:11:11
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对比度增强 对比度增强的常见方法：线性变换、分段线性变换、伽马变换、直方图正规化、全局直方图均衡化、局部自适应直方图均衡化（限制对比度的自适应直方图均衡化） 灰度直方图：概括了一幅图像的灰度级信息。灰度直方图横坐标为灰度级范围即0-255，纵坐标为每个灰度值在图像中出现的次数 线性变换：即通过y=ax+b的线性变换来改变图像的对比度和亮度。x为原像素值，改变a便改变对
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2023-08-26 12:42:22
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·对于部分图像，会出现整体较暗或较亮的情况，这是由于图片的灰度值范围较小，即对比度低。实际应用中，通过绘制图片的灰度直方图，可以很明显的判断图片的灰度值分布，区分其对比度高低。对于对比度较低的图片，可以通过一定的算法来增强其对比度。常用的方法有线性变换，伽马变换，直方图均衡化，局部自适应直方图均衡化等。1. 灰度直方图及绘制 灰度直方图用来描述每个像素在图像矩阵中出现的次数或概率。其横坐标一
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2023-05-28 18:23:38
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# Python OpenCV 对比度调整教程
作为一名刚入行的开发者，你可能对如何使用Python和OpenCV库来调整图像的对比度感到困惑。本文将为你提供一个详细的教程，帮助你理解整个过程，并提供实际的代码示例。
## 一、流程概览
首先，让我们通过一个表格来了解整个流程的步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述 | 目的
原创
2024-07-30 03:49:46
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# 用Python OpenCV实现图像对比度调整
在计算机视觉和图像处理领域，对比度是图像重要的视觉特性之一。对比度主要用于描述图像中亮部与暗部之间的差异。提高图像的对比度，可以使得图像看起来更加清晰，有助于更好地观察图像细节。本文将介绍如何使用Python中的OpenCV库来处理图像的对比度，并提供代码示例和实际应用。
## 1. OpenCV简介
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，
原创
2024-08-08 15:49:57
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理论依据首先了解一下算子的概念。一般的图像处理算子都是一个函数，它接受一个或多个输入图像，并产生输出图像。下面是算子的一般形式： &nb
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2023-11-09 04:45:52
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图像变换图像变换就是找到一个函数，把原始图像矩阵经过函数处理后，转换为目标图像矩阵。 可以分为两种方式，即像素级别的变换和区域级别的变换Point operators (pixel transforms)Neighborhood (area-based) operators像素级别的变换就相当于即变换后的每个像素值都与变换前的同位置的像素值有个函数映射关系。线性变换最常用的是线性变换。即 f(i
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2023-11-10 09:56:43
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# 使用 Python OpenCV 调整图像对比度的完整指南
在图像处理的过程中，调整对比度是一个非常重要的步骤。它可以帮助我们提高图像的可视性，使得细节更加清晰可见。本文将向你展示如何使用 Python 的 OpenCV 库来调整图像的对比度。
## 流程概述
在调整图像对比度的过程中，我们可以将这项工作分成几个简单的步骤。下面是整个流程的表格：
| 步骤 | 描述
## Python OpenCV 图片对比度实现
### 引言
在图像处理中，对比度是指图像中不同灰度级之间的差异程度。增加图像对比度可以使图像更加鲜明和清晰，而减少图像对比度可以使图像更加柔和和模糊。本文将分享如何使用Python的OpenCV库来实现图像对比度的调整。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B(导入所需库)
B
原创
2023-12-12 04:00:38
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文章目录对比度增强一、对比度增强的方法？二、各方法的原理1.线性变换2.直方图正规化3.伽马变换4.全局直方图均衡化5.限制对比度的自适应直方图均衡化总结 对比度增强在图像处理中，由于获取的图像质量不好，需要通过对比度增强来提升图片质量，主要解决的是由于图像灰度级范围较小造成的对比度较低的问题，作用是使图像的灰度级范围放大，从而让图像更加清晰。本文所总结的内容出自张平的《opencv算法精讲》一
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2023-09-27 13:51:02
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/* txwtech OpenCV07调整图像的亮度和对比度 图像变换可以看作如下： - 像素变换 – 点操作 - 邻域操作 – 区域 调整图像亮度和对比度属于像素变换-点操作 g(i,j)=af(i,j)+b，其中a(alpha)>0,b(beta)是增益变量 f(i,j)表示一个像素点 a:对比度 b:亮度，数值越大，亮度越高 API: Mat new_image = Mat::zero
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2024-03-12 17:59:08
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1.拉普拉斯锐化拉普拉斯变换是工程数学中常用的一种积分变换； 拉普拉斯算子是n维欧几里得空间的一个二阶微分算子；具有各向同性，对数字图像的一阶导数为： 二阶导数为：所以拉普拉斯算子为：拉普拉斯算子四邻域模板如下所示：八邻域：卷积的图示：然后通过滑动卷积核，就可以得到整张图片的卷积结果。OpenCV中拉普拉斯边缘算子的函数为：CV_EXPORTS_W void Laplacian(
InputAr
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2024-06-24 21:53:01
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# 使用 OpenCV 实现图像的亮度和对比度调整
在计算机视觉领域，图像处理是一个重要的部分，而亮度和对比度的调整是图像处理中的基本操作之一。本文将指导你如何使用 Python 中的 OpenCV 库来实现这一过程，即使你是刚入门的小白也没关系。我们将通过一系列步骤来完成这一任务，并详细解释每一行代码的作用。
## 文章结构
1. **项目流程概述**
2. **软件环境准备**
3. *
# 如何实现 Python opencv 亮度对比度调整
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何使用Python中的opencv库来调整图像的亮度和对比度。首先，我们需要了解整个流程，然后逐步实现每个步骤。
## 流程步骤
以下是实现亮度和对比度调整的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 读取图像 |
| 2 | 调整亮度和对比度 |
| 3 |
原创
2024-06-03 06:42:26
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# 使用Python和OpenCV进行对比度增强
在图像处理领域，对比度增强是提升图像可视性、细节和美观度的重要技术。尤其是在光照不足或图像质量较差的情况下，通过对比度增强，可以使得图像更加清晰。本文将介绍如何使用Python结合OpenCV库实现对比度增强，并通过实例进行详细讲解。
## 什么是对比度？
对比度是图像中最亮和最暗部分之间的差异。高对比度的图像在视觉上更为吸引，因为它能够突出
# 使用 OpenCV 调整图像对比度的 Python 指南
在计算机视觉领域，图像处理是一个非常重要的任务，其中调整图像的对比度可以帮助突出图像的特征。在这篇文章中，我将为您讲解如何使用 Python 中的 OpenCV 库来调整图像的对比度。
## 流程概述
在开始编写代码之前，我们首先需要了解整个流程。下面是实现该任务的步骤：
| 步骤 | 描述
文章目录学习目标一、概念及原理二、代码实现三、范数(1-范数、2-范数、∞-范数)3.1 1-范数3.2 2-范数3.3 ∞-范数四、正规化函数五、 总结 一、概念及原理 假设输入图像为I，高为H、宽为W，I(r，c) 代表I的第r行第c列的灰度值，将I中出现的最小灰度级记为I min ，最大灰度级记为I max ，即I(r，c)∈[I min ，I max ]，为使输出图像O的
