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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·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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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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# 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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# 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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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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目录知识点亮度和对比度调整原理示例代码reference知识点在本文中将了解到以下几个方面的内容：1、C++ OpenCV访问像素值；2、用0初始化矩阵；3、saturate_cast起的作用；4、简单的亮度（）与对比度（）调整方法亮度和对比度调整原理常用的点过程（即点算子），是用常数对点进行乘法和加法运算： 式（1）把看成源图像
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2023-11-03 20:37:30
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LCOS技术LCOS是一种反射型的液晶显示面板，特点是开口率高。配线部分和开关元件设在反射层的下面，因此不需要黑色矩阵部分，能够实现无缝连接的图像显示。有单片式、3片式。显示元件采用反射型液晶元件LCOS(liquid crystal on silicon)。充分利用高分辨率元件的特性，实现了3-chip LCOS方式的高性能投影机、背投电视机。1-chip LCOS方式的情况下，采用通过把光分解
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2024-05-09 16:36:09
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对比度拉伸是图像处理中的一种常用技巧，可以有效地增强图像的对比度，使得细节更加显著。本篇文章将详细介绍如何在 OpenCV 中使用 Python 实现对比度拉伸，通过逐步分析和实战示例，帮助理解这一过程的核心要素。
### 背景定位
在图像处理领域，对比度拉伸是提高图像视觉质量的重要手段，特别是在低对比度或光照条件较差的图像中，应用广泛。适用场景包括医疗影像、卫星图像处理以及图像恢复等。我们使
# 用Python OpenCV调节灰度图像的对比度
在数字图像处理中，对比度是影响图像质量的重要因素之一。对比度指的是图像中最亮与最暗区域之间的差异。在许多应用中，提高图像的对比度能够帮助我们更清晰地识别对象。在这篇文章中，我们将探讨如何使用Python的OpenCV库来调节灰度图像的对比度，并提供相应的代码示例。
## 什么是对比度？
对比度是通过比较图像中最亮的部分和最暗的部分之间的差
原创
2024-08-01 12:24:57
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# Python OpenCV 对比度增强
## 介绍
OpenCV是一个强大的计算机视觉库，提供了许多图像处理和计算机视觉算法。在图像处理中，对比度是指图像中亮度级别的范围。增强图像对比度可以使得图像更加清晰和易于分析。本文将介绍如何使用Python和OpenCV来增强图像的对比度。
## 环境准备
在开始之前，我们需要安装Python和OpenCV库。可以使用以下命令安装OpenCV库
原创
2023-07-24 03:36:26
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# 使用 OpenCV 和 Python 增强图像对比度
在计算机视觉领域，图像对比度的增强是改善图像质量的重要步骤。提高对比度可以使图像中的特征更加明显，从而提高图像处理的有效性。这篇文章将介绍如何使用 OpenCV 库通过 Python 来增强图像对比度，并展示相关的代码示例。
## 什么是图像对比度？
图像对比度是指图像中不同像素值之间的差异。高对比度的图像显示出更深的黑色和更亮的白色
# OpenCV Python 对比度增强
在图像处理中，对比度是指图像中不同亮度级别之间的差异程度。对比度增强可以使图像中的不同区域更加明显，从而改善图像质量。OpenCV是一个流行的图像处理库，提供了丰富的功能来增强图像对比度。本文将介绍如何使用OpenCV Python来实现对比度增强，并提供示例代码。
## 对比度增强方法
OpenCV提供了多种方法来增强图像的对比度，下面介绍两种常
原创
2023-07-23 11:21:13
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