opencv直方图均衡化（opencv直方图均衡化python）

简介：

OpenCV是一款优秀的计算机视觉库，在图像处理中它有着极高的应用价值。而直方图均衡化则是一种常见的图像增强方法，它能够改善图像的对比度和亮度，增强图像细节，让图片更具有视觉吸引力。

多级标题：

1.什么是直方图均衡化

2.直方图均衡化的原理

3.如何利用OpenCV实现直方图均衡化

4.直方图均衡化的应用场景

内容详细说明：

1.什么是直方图均衡化

直方图均衡化是一种图像处理方法，顾名思义，它能够让图像的像素值分布更加均匀，从而增强图像的对比度和亮度，使得图像更加清晰明亮且视觉效果更好。这种方法常用于数字图像处理中，特别是在图像增强和图像压缩领域。

2.直方图均衡化的原理

直方图均衡化的原理比较简单，它会首先计算出图像的灰度直方图，然后根据直方图将像素值映射到新的像素值上，以达到使图像的像素值分布更加均匀的效果。具体来说，直方图均衡化的过程可以通过以下几个步骤实现：

1）计算出图像的灰度直方图；

2）计算出直方图的累计分布函数；

3）将累计分布函数映射到新的像素值上，得到均衡化后的像素值；

4）根据新的像素值替换原始像素值，完成直方图均衡化。

3.如何利用OpenCV实现直方图均衡化

在OpenCV中实现直方图均衡化非常简单，可以通过cv2.equalizeHist()函数一行代码来实现。下面是代码示例：

```

import cv2

import numpy as np

img = cv2.imread('lena.jpg',0)

equ = cv2.equalizeHist(img)

cv2.imwrite('lena_eq.jpg',equ)

```

这段代码中，我们首先读入一张灰度图像，并利用cv2.equalizeHist()函数进行直方图均衡化，最后将结果保存到文件中。

4.直方图均衡化的应用场景

直方图均衡化常用于数字图像处理领域中，尤其是在图像增强和图像压缩领域中。它可以强化图像特征、增强图像的亮度和对比度、改善图像质量、消除噪声等。除此之外，直方图均衡化还被广泛应用于医学影像处理、视频监控、自动识别等领域。

总之，直方图均衡化是一种非常常用的图像增强方法，而OpenCV作为一款优秀的计算机视觉库，也为我们提供了非常便捷的实现方式。