彩色图像直方图均衡化opencv的python实现

如果一副图像具有全部可能的灰度级，并且像素值的灰度均匀分布，那么这副图像就具有高对比度和多变的灰度色调。灰度级丰富且覆盖范围较大。在外观上这样的图像具有更加丰富的色彩，不会过暗或者过亮。

直方图均衡化的主要目的是将原始图像的灰度级均匀地映射到整个灰度级范围内，得到一个灰度级分布均匀的图像

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

img = cv2.imread('../data/1.jpg')

img0 = cv2.equalizeHist(img[:, :, 0])  # 各个通道分别均衡化
img1 = cv2.equalizeHist(img[:, :, 1])
img2 = cv2.equalizeHist(img[:, :, 2])

img_e = cv2.merge([img0, img1, img2])

plt.figure('original')
plt.hist(img.ravel(), 256)
plt.figure('after')
plt.hist(img_e.ravel(), 256)
plt.show()

cv2.imshow('img', img)
cv2.imshow('e_img', img_e)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
cv2.imwrite('../data/equ.jpg', img_e)