时间:2021-05-23
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import numpy as npimport cv2 mri_img = np.load('mri_img.npy') # normalizationmri_max = np.amax(mri_img)mri_min = np.amin(mri_img)mri_img = ((mri_img-mri_min)/(mri_max-mri_min))*255mri_img = mri_img.astype('uint8') r, c, h = mri_img.shapefor k in range(h): temp = mri_img[:,:,k] clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8)) img = clahe.apply(temp) cv2.imshow('mri', np.concatenate([temp,img], 1)) cv2.waitKey(0)均衡化前、后对比效果
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本项目利用python以及opencv实现信用卡的数字识别前期准备导入工具包定义功能函数模板图像处理读取模板图像cv2.imread(img)灰度化处理cv2.
使用python编写了共六种图像增强算法:1)基于直方图均衡化2)基于拉普拉斯算子3)基于对数变换4)基于伽马变换5)限制对比度自适应直方图均衡化:CLAHE6
PIL和cv2是python中两个常用的图像处理库,PIL一般是anaconda自带的,cv2是opencv的python版本。base64在网络传输图片的时候
直方图均衡化是通过拉伸像素强度分布范围来增强图像对比度的一种方法。直方图均衡化的步骤:1、计算输入图像的直方图H2、进行直方图归一化,使直方图组距的和为2553
自已理解自我总结出来的方法,供自己以后使用#coding:utf-8fromcv2import*#这里表示让cv2的智能提示功能可用,但是这句话却没有导入cv2