OpenCV Python equalizeHist de couleur de l'image

J'ai besoin de faire une égalisation d'histogramme pour une image couleur en image.

J'ai d'abord convertir l'image colorée de gris et de le donner à la equalizeHist fonction:

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

Mais après cela, j'ai besoin de convertir l'image en RVB; comment puis-je le faire?

InformationsquelleAutor Fariss Abdo | 2015-08-13
  1. 35

    Source : https://www.packtpub.com/packtlib/book/Application-Development/9781785283932/2/ch02lvl1sec26/Enhancing%20the%20contrast%20in%20an%20image

    import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('input.jpg')

img_yuv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2YUV)

# equalize the histogram of the Y channel
img_yuv[:,:,0] = cv2.equalizeHist(img_yuv[:,:,0])

# convert the YUV image back to RGB format
img_output = cv2.cvtColor(img_yuv, cv2.COLOR_YUV2BGR)

cv2.imshow('Color input image', img)
cv2.imshow('Histogram equalized', img_output)

cv2.waitKey(0)
    • L'égalisation de l'image fait un peu bizarre.
    InformationsquelleAutor Mohammad Al Jazaery
  2. 7

    Une approche plus générale serait de transformer les valeurs RVB dans un autre espace qui contient une luminescence/valeur d'intensité (Luv, Laboratoire, HSV, HSL), s'appliquent histeq seulement de l'intensité de l'avion et effectuer la transformation inverse.

    InformationsquelleAutor AFocsA
  3. 2

    je ne suis pas sûr qu'il fonctionne correctement :

    def histogram_equalize(img):
    b, g, r = cv2.split(img)
    red = cv2.equalizeHist(r)
    green = cv2.equalizeHist(g)
    blue = cv2.equalizeHist(b)
    return cv2.merge((blue, green, red))
    • C'est l'égalisation des canaux RVB de manière indépendante et, par conséquent, va entraîner une déformation de couleurs.
    InformationsquelleAutor ehsan
  4. 1

    Si tu veux equalizeHist l'image RVB, u ne doit pas convertir de gris au lieu d'égaliser les canaux RVB, un par un.

    Donc, je pense que peut-être ici est ce que u veux:

    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
    InformationsquelleAutor Sanjay Chan