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Python範例

1. 直方圖均衡化

import cv2

image = cv2.imread('path_to_image.jpg')
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 直方圖均衡化
equalized_image = cv2.equalizeHist(gray_image)

cv2.imshow('Original Gray', gray_image)
cv2.imshow('Equalized Image', equalized_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
 

直方圖統計

import matplotlib.pyplot as plt

hist = cv2.calcHist([gray_image], [0], None, [256], [0, 256])

plt.figure()
plt.title('Grayscale Histogram')
plt.xlabel('Bins')
plt.ylabel('# of Pixels')
plt.plot(hist)
plt.xlim([0, 256])
plt.show()
 

這個範例展示了如何使用直方圖均衡化來增強圖像，以及如何繪製圖像的灰度直方圖。直方圖均衡化可以提高圖像的對比度，使其在視覺上更加清晰。而直方圖則可以用來分析圖像的亮度分佈，從而提供增強的策略。希望這有助於你理解直方圖統計和增強的原理及應用。