Python を使用して画像のカラー ヒストグラム イコライゼーションを実行する方法

Python を使用して写真のカラー ヒストグラム イコライゼーションを実行する方法

はじめに:
カラー ヒストグラム イコライゼーションは、一般的に使用される画像処理方法です。画像をより鮮明に、より鮮やかに。 Python では、いくつかの一般的な画像処理ライブラリを使用することで、カラー ヒストグラムの等化操作を簡単に実装できます。この記事では、Python を使用して画像のカラー ヒストグラムを均一化する方法と、対応するコード例を紹介します。

1. 必要なライブラリをインストールする
カラー ヒストグラム イコライゼーションを実行する前に、Python の画像処理ライブラリ PIL (Python Imaging Library) またはそのブランチ ライブラリ Pillow をインストールする必要があります。これは次のコマンドで実行できます。 :

$ pip installpillow

2. 必要なライブラリをインポートする
インストールが完了したら、必要なライブラリをインポートする必要があります。

from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

3. 画像の読み込み
まず、処理する画像を読み込む必要があります。画像は、PIL ライブラリの Image モジュールを使用して読み取ることができます。以下は画像を読み取るためのサンプルコードです:

image_path = 'path/to/your/image.jpg'
image = Image.open(image_path)

4. グレースケールへの変換
カラー ヒストグラム イコライゼーションは主に画像の明るさを調整するため、カラー画像をグレースケール画像に変換する必要があります。これは次のコードで実現できます:

gray_image = image.convert('L')

5. ヒストグラムの計算
カラー ヒストグラムを等化する前に、最初に画像のヒストグラムを計算する必要があります。画像のヒストグラムは、numpy ライブラリの histogram 関数を使用して計算できます。以下は、ヒストグラムを計算するためのサンプル コードです。

hist, bins = np.histogram(gray_image.flatten(), 256, [0,256])

このコードは、画像のヒストグラム統計と、ヒストグラム統計に対応する数値範囲ビンを含む配列 hist を返します。

6. 累積ヒストグラムを計算する
ヒストグラムに従って、画像の明るさを均一にするために使用される累積ヒストグラムを計算できます。ヒストグラム配列の値を累積することで、各グレー レベルの累積確率密度を取得できます。以下は、累積ヒストグラムを計算するためのサンプル コードです:

cdf = hist.cumsum()
cdf_normalized = cdf * hist.max() / cdf.max()

7. マッピング テーブルを計算する
次に、累積ヒストグラムをマッピングして、画像の明るさを均一化するための線形変換関数を取得する必要があります。以下はマッピング テーブルを計算するためのサンプル コードです:

mapping = np.interp(gray_image.flatten(), bins[:-1], cdf_normalized)
equalized_image = mapping.reshape(gray_image.shape)

8. 処理結果の表示
最後に、Matplotlib ライブラリを使用して、処理された画像を表示できます。以下に画像を表示するサンプルコードを示します。

plt.subplot(1, 2, 1)
plt.imshow(gray_image, cmap='gray')
plt.title('Original Image')
plt.axis('off')

plt.subplot(1, 2, 2)
plt.imshow(equalized_image, cmap='gray')
plt.title('Equalized Image')
plt.axis('off')

plt.tight_layout()
plt.show()

上記のコードを実行すると、元の画像とイコライズ後の画像を表示して効果を比較できます。

結論:
カラー ヒストグラム イコライゼーションは、画像のコントラストと鮮明さを向上させることができる一般的な画像処理方法です。この記事では、Python を使用して画像のカラー ヒストグラムを均等化する方法と、対応するコード例を紹介します。読者は、自分のニーズに応じてコードをさらに調整および改善し、より多くの画像処理機能を実現できます。

以上がPython を使用して画像のカラー ヒストグラム イコライゼーションを実行する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。