PythonOpenCvモジュールを使用したヒストグラムの等化

これは、画像のヒストグラムを使用してコントラスト調整を行う画像処理の方法です。

実際、この方法は通常、多くの画像のグローバルコントラストを増加させます。特に、画像の使用可能なデータが近いコントラスト値で表される場合、この調整により、強度をヒストグラム上でより適切に分散でき、ローカルコントラストの低い領域が可能になります。より高いコントラストを得る。

OpenCVにはこれを行う関数cv2.equalizeHist（）があり、その入力は単なるグレースケール画像であり、出力はヒストグラム均等化された画像です。

この手法は、画像のヒストグラムが特定の領域に限定されている場合に適しています。強度の変動が大きく、ヒストグラムが広い領域をカバーしている場所、つまり明るいピクセルと暗いピクセルの両方が存在する場所ではうまく機能しません。

入力

サンプルコード

import cv2
# import Numpy
import numpy as np
# reading an image using imreadmethod
my_img = cv2.imread('C:/Users/TP/Pictures/west bengal/bishnupur/pp.jpg', 0)
equ = cv2.equalizeHist(my_img)
# stacking both the images side-by-side orientation
res = np.hstack((my_img, equ))
# showing image input vs output
cv2.imshow('image', res)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

出力