Python cv2 圖像自適應灰度直方圖均衡化處理方法
更新時間：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 圖像自適應灰度直方圖均衡化處理方法，具有很好的參考價值，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，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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