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カラー画像のヒストグラム均等化を行う必要があります。

まず、色付きの画像をグレーに変換し、equalizeHist関数に渡します。

image = cv2.imread("photo.jpg")
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.equalizeHist(image)
cv2.imshow("equalizeHist", image)
cv2.waitKey(0)

しかし、この後、画像を RGB に戻す必要があります。どうやってやるの？

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これは、入力としてカラー画像を受け取り、ヒストグラムの等化画像を返す関数です。

# function for color image equalization
def histogram_equalization(img_in):
    # segregate color streams
    b, g, r = cv2.split(img_in)
    h_b, bin_b = np.histogram(b.flatten(), 256, [0, 256])
    h_g, bin_g = np.histogram(g.flatten(), 256, [0, 256])
    h_r, bin_r = np.histogram(r.flatten(), 256, [0, 256])
    # calculate cdf
    cdf_b = np.cumsum(h_b)
    cdf_g = np.cumsum(h_g)
    cdf_r = np.cumsum(h_r)

    # mask all pixels with value=0 and replace it with mean of the pixel values
    cdf_m_b = np.ma.masked_equal(cdf_b, 0)
    cdf_m_b = (cdf_m_b - cdf_m_b.min()) * 255 / (cdf_m_b.max() - cdf_m_b.min())
    cdf_final_b = np.ma.filled(cdf_m_b, 0).astype('uint8')

    cdf_m_g = np.ma.masked_equal(cdf_g, 0)
    cdf_m_g = (cdf_m_g - cdf_m_g.min()) * 255 / (cdf_m_g.max() - cdf_m_g.min())
    cdf_final_g = np.ma.filled(cdf_m_g, 0).astype('uint8')


    cdf_m_r = np.ma.masked_equal(cdf_r, 0)
    cdf_m_r = (cdf_m_r - cdf_m_r.min()) * 255 / (cdf_m_r.max() - cdf_m_r.min())
    cdf_final_r = np.ma.filled(cdf_m_r, 0).astype('uint8')
    # merge the images in the three channels
    img_b = cdf_final_b[b]
    img_g = cdf_final_g[g]
    img_r = cdf_final_r[r]

    img_out = cv2.merge((img_b, img_g, img_r))
    # validation
    equ_b = cv2.equalizeHist(b)
    equ_g = cv2.equalizeHist(g)
    equ_r = cv2.equalizeHist(r)
    equ = cv2.merge((equ_b, equ_g, equ_r))
    # print(equ)
    # cv2.imwrite('output_name.png', equ)
    return img_out
于 2020-07-19T12:47:12.383 に答える
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RGB 画像を均等化したい場合は、RGB チャンネルを 1 つずつ均等化するのではなく、グレーに変換しないでください。

だから、多分ここにあなたが欲しいものがあると思います：

def equalize_hist(img):
    for c in xrange(0, 2):
       img[:,:,c] = cv2.equalizeHist(img[:,:,c])

    cv2.imshow('Histogram equalized', img)
    cv2.waitKey(0)

    return img
于 2016-11-17T06:09:52.070 に答える