图像直方图均衡原理与Python实例演示

直方图均衡是一种用于增强图像对比度的技术，通过重新分布图像的像素值，使得各个灰度级别的像素具有更均匀的分布。这一过程有助于突出图像中的细节和特征，提升图像的视觉效果。在图像处理领域，直方图均衡被广泛应用于图像增强和预处理。

直方图均衡的原理基于对图像像素值的累积分布函数进行调整。通过对图像的灰度级别进行重新映射，将原始直方图拉伸或压缩，以实现整个图像动态范围的最大利用。在Python中，使用OpenCV和NumPy等库可以轻松实现直方图均衡。

以下是一个简单的Python示例代码，演示了如何使用OpenCV对图像进行直方图均衡：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
image = cv2.imread('input_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 应用直方图均衡
equalized_image = cv2.equalizeHist(image)

# 显示原始图像和均衡后的图像
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Equalized Image', equalized_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

通过以上代码，您可以轻松地将直方图均衡应用于图像，改善其对比度和视觉效果。在实际应用中，您可以根据需要进行调整和优化。