Python cv2 圖像自適應(yīng)灰度直方圖均衡化處理方法
更新時(shí)間：2018年12月07日 10:25:44 作者：Life_XY
今天小編就為大家分享一篇Python cv2 圖像自適應(yīng)灰度直方圖均衡化處理方法，具有很好的參考價(jià)值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
__author__ = 'Administrator'
import numpy as np
import cv2
mri_img = np.load('mri_img.npy')
# normalization
mri_max = np.amax(mri_img)
mri_min = np.amin(mri_img)
mri_img = ((mri_img-mri_min)/(mri_max-mri_min))*255
mri_img = mri_img.astype('uint8')
r, c, h = mri_img.shape
for k in range(h):
temp = mri_img[:,:,k]
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8))
img = clahe.apply(temp)
cv2.imshow('mri', np.concatenate([temp,img], 1))
cv2.waitKey(0)
均衡化前、后對比效果
以上這篇Python cv2 圖像自適應(yīng)灰度直方圖均衡化處理方法就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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