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灰度图像直方图均衡化源码解析与实现

直方图均衡化是一种常见的图像处理技术，广泛应用于图像增强和特征提取等领域。本文将详细介绍灰度图像直方图均衡化的实现方法，并通过实际代码展示完整过程。

首先，我们需要导入必要的库：

import cv2import numpy as np

接下来，读取图像并转换为灰度格式：

# 读取图像img = cv2.imread('image0.jpg', 1)# 转换为灰度图像gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

然后，计算图像的直方图：

# 初始化直方图数组count = np.zeros(256, np.float32)# 遍历图像中的每个像素for i in range(gray.shape[0]):    for j in range(gray.shape[1]):        pixel = gray[i][j]        count[pixel] += 1# 计算每个像素的累计概率image_size = gray.shape[0] * gray.shape[1]for i in range(256):    count[i] /= image_size

接下来，基于累计概率创建映射表：

# 创建映射表map1 = np.zeros(256, np.uint16)for i in range(256):    map1[i] = np.uint16(count[i] * 255)

最后，将图像的每个像素替换为映射值：

# 应用映射表进行直方图均衡化for i in range(gray.shape[0]):    for j in range(gray.shape[1]):        pixel = gray[i][j]        gray[i][j] = map1[pixel]# 显示处理后的图像cv2.imshow('dst', gray)

通过上述代码，我们可以实现灰度图像的直方图均衡化。处理后的图像将具有更均匀的亮度分布，细节更加丰富。

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