Python教程-Python 图像直方图均衡化的 12 种方案

图像处理是计算机视觉领域的一个重要分支，而直方图均衡化则是图像处理中常用的一种技术，用于增强图像的对比度。今天我们就来探讨一下如何使用 Python 实现图像直方图均衡化的 12 种方案。

1. 使用 OpenCV 进行直方图均衡化

OpenCV 是一个强大的计算机视觉库，提供了许多图像处理功能，包括直方图均衡化。

import cv2

import matplotlib.pyplot as plt

# 读取图像

image = cv2.imread('example.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 直方图均衡化

equalized_image = cv2.equalizeHist(image)

# 显示原图和均衡化后的图像

plt.figure(figsize=(10, 5))

plt.subplot(1, 2, 1)

plt.imshow(image, cmap='gray')

plt.title('Original Image')

plt.axis('off')

plt.subplot(1, 2, 2)

plt.imshow(equalized_image, cmap='gray')

plt.title('Equalized Image')

plt.axis('off')

plt.show()

2. 使用 PIL 进行直方图均衡化

PIL（Python Imaging Library）是一个常用的图像处理库，也可以用来实现直方图均衡化。

from PIL import Image, ImageOps

import matplotlib.pyplot as plt

# 读取图像

image = Image.open('example.jpg').convert('L')

# 直方图均衡化

equalized_image = ImageOps.equalize(image)

# 显示原图和均衡化后的图像

plt.figure(figsize=(10, 5))

plt.subplot(1, 2, 1)

plt.imshow(image, cmap='gray')

plt.title('Original Image')

plt.axis('off')

plt.subplot(1, 2, 2)

plt.imshow(equalized_image, cmap='gray')

plt.title('Equalized Image')

plt.axis('off')

plt.show()

3. 使用 NumPy 手动实现直方图均衡化

如果你想要更深入地了解直方图均衡化的原理，可以使用 NumPy 来手动实现。

import numpy as np

import cv2

import matplotlib.pyplot as plt

# 读取图像

image = cv2.imread('example.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 计算直方图

hist, bins = np.histogram(image.flatten(), 256, [0, 256])

# 计算累积分布函数 (CDF)

cdf = hist.cumsum()

cdf_normalized = cdf * hist.max() / cdf.max()

# 应用直方图均衡化

equalized_image = np.interp(image.flatten(), bins[:-1], cdf_normalized).reshape(image.shape)

# 显示原图和均衡化后的图像

plt.figure(figsize=(10, 5))

plt.subplot(1, 2, 1)

plt.imshow(image, cmap='gray')

plt.title('Original Image')

plt.axis('off')

plt.subplot(1, 2, 2)

plt.imshow(equalized_image, cmap='gray')

plt.title('Equalized Image')

plt.axis('off')

plt.show()

4. 使用 Scikit-Image 进行直方图均衡化

Scikit-Image 是一个用于图像处理的科学计算库，提供了丰富的图像处理功能。

from skimage import io, exposure

import matplotlib.pyplot as plt

# 读取图像

image = io.imread('example.jpg', as_gray=True)

# 直方图均衡化

equalized_image = exposure.equalize_hist(image)

# 显示原图和均衡化后的图像

plt.figure(figsize=(10, 5))

plt.subplot(1, 2, 1)

plt.imshow(image, cmap='gray')

plt.title('Original Image')

plt.axis('off')

plt.subplot(1, 2, 2)

plt.imshow(equalized_image, cmap='gray')

plt.title('Equalized Image')

plt.axis('off')

plt.show()

5. 使用自适应直方图均衡化（CLAHE）

自适应直方图均衡化（Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization, CLAHE）是一种改进的直方图均衡化方法，可以更好地处理局部对比度。

import cv2

import matplotlib.pyplot as plt

# 读取图像

image = cv2.imread('example.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 创建 CLAHE 对象

clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8, 8))

# 应用 CLAHE

equalized_image = clahe.apply(image)

# 显示原图和均衡化后的图像

plt.figure(figsize=(10, 5))

plt.subplot(1, 2, 1)

plt.imshow(image, cmap='gray')

plt.title('Original Image')

plt.axis('off')

plt.subplot(1, 2, 2)

plt.imshow(equalized_image, cmap='gray')

plt.title('CLAHE Equalized Image')

plt.axis('off')

plt.show()

6. 使用 OpenCV 的多通道直方图均衡化

对于彩色图像，可以分别对每个通道进行直方图均衡化。

import cv2

import matplotlib.pyplot as plt

# 读取图像

image = cv2.imread('example.jpg')

# 将图像转换为 YCrCb 格式

ycrcb_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2YCrCb)

# 分离通道

y, cr, cb = cv2.split(ycrcb_image)

# 对 Y 通道进行直方图均衡化

y_equalized = cv2.equalizeHist(y)

# 合并通道

equalized_ycrcb_image = cv2.merge((y_equalized, cr, cb))

# 转换回 BGR 格式

equalized_image = cv2.cvtColor(equalized_ycrcb_image, cv2.COLOR_YCrCb2BGR)

# 显示原图和均衡化后的图像

plt.figure(figsize=(10, 5))

plt.subplot(1, 2, 1)

plt.imshow(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))

plt.title('Original Image')

plt.axis('off')

plt.subplot(1, 2, 2)

plt.imshow(cv2.cvtColor(equalized_image, cv2.COLOR_BGR2RGB))

plt.title('Equalized Image')

plt.axis('off')

plt.show()

7. 使用自定义核函数进行直方图均衡化

你可以使用自定义的核函数来实现局部直方图均衡化。

import cv2

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

# 读取图像

image = cv2.imread('example.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 定义核函数

kernel = np.ones((3, 3), np.float32) / 9

# 应用卷积

blurred_image = cv2.filter2D(image, -1, kernel)

# 直方图均衡化

equalized_image = cv2.equalizeHist(blurred_image)

# 显示原图和均衡化后的图像

plt.figure(figsize=(10, 5))

plt.subplot(1, 2, 1)

plt.imshow(image, cmap='gray')

plt.title('Original Image')

plt.axis('off')

plt.subplot(1, 2, 2)

plt.imshow(equalized_image, cmap='gray')

plt.title('Equalized Image')

plt.axis('off')

plt.show()

8. 使用 PyTorch 进行直方图均衡化

PyTorch 是一个强大的深度学习框架，也可以用来实现图像处理任务。

import torch

import torchvision.transforms as transforms

import matplotlib.pyplot as plt

from PIL import Image

# 读取图像

image = Image.open('example.jpg').convert('L')

# 转换为 Tensor

transform = transforms.ToTensor()

image_tensor = transform(image)

# 应用直方图均衡化

equalized_tensor = transforms.functional.equalize(image_tensor)

# 转换回 PIL 图像

equalized_image = transforms.ToPILImage()(equalized_tensor)

# 显示原图和均衡化后的图像

plt.figure(figsize=(10, 5))

plt.subplot(1, 2, 1)

plt.imshow(image, cmap='gray')

plt.title('Original Image')

plt.axis('off')

plt.subplot(1, 2, 2)

plt.imshow(equalized_image, cmap='gray')

plt.title('Equalized Image')

plt.axis('off')

plt.show()

9. 使用 TensorFlow 进行直方图均衡化

TensorFlow 是另一个流行的深度学习框架，也可以用来实现图像处理任务。

import tensorflow as tf

import matplotlib.pyplot as plt

from PIL import Image

# 读取图像

image = Image.open('example.jpg').convert('L')

# 转换为 Tensor

image_tensor = tf.convert_to_tensor(np.array(image), dtype=tf.float32) / 255.0

# 应用直方图均衡化

equalized_tensor = tf.image.adjust_contrast(image_tensor, 2.0)

# 转换回 PIL 图像

equalized_image = Image.fromarray((equalized_tensor.numpy() * 255).astype(np.uint8))

# 显示原图和均衡化后的图像

plt.figure(figsize=(10, 5))

plt.subplot(1, 2, 1)

plt.imshow(image, cmap='gray')

plt.title('Original Image')

plt.axis('off')

plt.subplot(1, 2, 2)

plt.imshow(equalized_image, cmap='gray')

plt.title('Equalized Image')

plt.axis('off')

plt.show()

10. 使用自定义权重进行直方图均衡化

你可以根据自己的需求定义不同的权重来进行直方图均衡化。

import cv2

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

# 读取图像

image = cv2.imread('example.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 计算直方图

hist, bins = np.histogram(image.flatten(), 256, [0, 256])

# 计算累积分布函数 (CDF)

cdf = hist.cumsum()

cdf_normalized = cdf * hist.max() / cdf.max()

# 定义权重

weights = np.linspace(0, 1, 256)

# 应用加权直方图均衡化

equalized_image = np.interp(image.flatten(), bins[:-1], cdf_normalized * weights).reshape(image.shape)

# 显示原图和均衡化后的图像

plt.figure(figsize=(10, 5))

plt.subplot(1, 2, 1)

plt.imshow(image, cmap='gray')

plt.title('Original Image')

plt.axis('off')

plt.subplot(1, 2, 2)

plt.imshow(equalized_image, cmap='gray')

plt.title('Weighted Equalized Image')

plt.axis('off')

plt.show()

11. 使用多尺度直方图均衡化

多尺度直方图均衡化可以在不同尺度上进行直方图均衡化，以增强图像的细节。

import cv2

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

# 读取图像

image = cv2.imread('example.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 定义不同尺度

scales = [1, 2, 4]

# 多尺度直方图均衡化

equalized_images = []

for scale in scales:

resized_image = cv2.resize(image, (image.shape[1] // scale, image.shape[0] // scale))

equalized_resized_image = cv2.equalizeHist(resized_image)

equalized_image = cv2.resize(equalized_resized_image, (image.shape[1], image.shape[0]))

equalized_images.append(equalized_image)

# 合并多尺度结果

final_equalized_image = np.mean(equalized_images, axis=0).astype(np.uint8)

# 显示原图和均衡化后的图像

plt.figure(figsize=(10, 5))

plt.subplot(1, 2, 1)

plt.imshow(image, cmap='gray')

plt.title('Original Image')

plt.axis('off')

plt.subplot(1, 2, 2)

plt.imshow(final_equalized_image, cmap='gray')

plt.title('Multi-Scale Equalized Image')

plt.axis('off')

plt.show()

12. 使用深度学习模型进行直方图均衡化

你可以使用深度学习模型来学习如何进行直方图均衡化。

import tensorflow as tf

import matplotlib.pyplot as plt

from PIL import Image

# 读取图像

image = Image.open('example.jpg').convert('L')

# 转换为 Tensor

image_tensor = tf.convert_to_tensor(np.array(image), dtype=tf.float32) / 255.0

# 定义简单的卷积神经网络

model = tf.keras.Sequential([

tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(None, None, 1)),

tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),

tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),

tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),

tf.keras.layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'),

tf.keras.layers.UpSampling2D((2, 2)),

tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),

tf.keras.layers.UpSampling2D((2, 2)),

tf.keras.layers.Conv2D(1, (3, 3), activation='sigmoid', padding='same')

])

# 编译模型

model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 训练数据

input_image = np.expand_dims(image_tensor, axis=0)

target_image = np.expand_dims(image_tensor, axis=0)

# 训练模型

model.fit(input_image, target_image, epochs=10, batch_size=1)

# 预测

equalized_tensor = model.predict(input_image)[0]

# 转换回 PIL 图像

equalized_image = Image.fromarray((equalized_tensor.numpy() * 255).astype(np.uint8))

# 显示原图和均衡化后的图像

plt.figure(figsize=(10, 5))

plt.subplot(1, 2, 1)

plt.imshow(image, cmap='gray')

plt.title('Original Image')

plt.axis('off')

plt.subplot(1, 2, 2)

plt.imshow(equalized_image, cmap='gray')

plt.title('Deep Learning Equalized Image')

plt.axis('off')

plt.show()

实战案例：图像增强在车牌识别中的应用

假设你正在开发一个车牌识别系统，输入的图像质量较差，需要通过直方图均衡化来增强图像的对比度，从而提高识别准确率。

import cv2

import matplotlib.pyplot as plt

# 读取车牌图像

image = cv2.imread('license_plate.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 应用 CLAHE

clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8, 8))

equalized_image = clahe.apply(image)

# 显示原图和均衡化后的图像

plt.figure(figsize=(10, 5))

plt.subplot(1, 2, 1)

plt.imshow(image, cmap='gray')

plt.title('Original License Plate')

plt.axis('off')

plt.subplot(1, 2, 2)

plt.imshow(equalized_image, cmap='gray')

plt.title('Enhanced License Plate')

plt.axis('off')

plt.show()

# 使用 OCR 进行车牌识别

# 假设使用 Tesseract OCR

import pytesseract

# 配置 Tesseract

pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe'

# 识别原图

original_text = pytesseract.image_to_string(image, config='--psm 6')

# 识别增强后的图像

enhanced_text = pytesseract.image_to_string(equalized_image, config='--psm 6')

print("Original Text:", original_text)

print("Enhanced Text:", enhanced_text)

在这个案例中，我们使用了 CLAHE 来增强车牌图像的对比度，然后使用 Tesseract OCR 进行车牌识别。通过对比原图和增强后的图像，可以看到增强后的图像识别效果更好。

总结

本文介绍了 12 种使用 Python 实现图像直方图均衡化的方法，包括使用 OpenCV、PIL、NumPy、Scikit-Image、自适应直方图均衡化（CLAHE）、多通道直方图均衡化、自定义核函数、PyTorch、TensorFlow、自定义权重、多尺度直方图均衡化和深度学习模型。每种方法都有其适用场景和优缺点，可以根据具体需求选择合适的方法。

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发表于 2024-10-31 09:42
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分类：Python开发

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