Python cv2 图像自适应灰度直方图均衡化处理方法
更新时间：2018年12月07日 10:25:44 作者：Life_XY
今天小编就为大家分享一篇Python cv2 图像自适应灰度直方图均衡化处理方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
__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、后对比效果
以上这篇Python cv2 图像自适应灰度直方图均衡化处理方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。
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