OpenCV 对比度增强是图像处理中一个非常重要的技术，它可以通过调整图像的对比度来改善图像的质量和视觉效果。以下是一些关于 OpenCV 对比度增强的基本信息和常用方法。
对比度增强方法
- 直方图均衡化 (Histogram Equalization): 通过重新分布图像像素值来提高对比度，是图像处理中最常用的对比度增强方法之一。
- 自适应直方图均衡化 (Adaptive Histogram Equalization): 对图像的不同区域应用直方图均衡化，适用于处理具有不同亮度和对比度区域的图像。
- 直方图规定化 (Histogram Specification): 通过调整直方图来改变图像的对比度。
代码示例
以下是一个使用 OpenCV 实现直方图均衡化的 Python 代码示例：
import cv2
import numpy as np
image = cv2.imread('/path/to/image.jpg')
# 应用直方图均衡化
equalized_image = cv2.equalizeHist(image)
# 显示结果
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Equalized Image', equalized_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
扩展阅读
更多关于 OpenCV 图像处理的信息，请访问我们的 OpenCV 图像处理教程。