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Python cv2 图像自适应灰度直方图均衡化处理方法

2019年06月13日  | 移动技术网IT编程  | 我要评论

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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、后对比效果

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