高质量的图片，一定不是特别亮。如果图片特别亮，就只能看到一个白耀化。类似的，如果图像直方图特别窄，对比度也不会太好。为了增加对比度，就需要对图片进行直方图均衡化处理。工具/原料more电脑python3+方法/步骤1/10分步阅读

获取第一个通道的像素值统计数据：

import cv2

import numpy as np

from matplotlib import pyplot as plt

img = cv2.imread(b.png,0)

h,bins = np.histogram(img.flatten(),256,)

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bins就是相应的亮度（像素值）。

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绘制直方图：

plt.plot(h,color = g)

这是第一个通道，但是使用绿色。

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累计小于某个像素值的像素数目：

cdf = h.cumsum()

嗯，cdf里面的数字只会递增或持平，不会下降。

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把这个累计图画出来：

plt.plot(cdf,color = g)

plt.show()

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把累计图压扁：

cdf_normalized = cdf*h.max()/cdf.max()

把压扁的累计图和直方图画到一起：

plt.plot(h, color = g)

plt.plot(cdf_normalized, color = b)

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用orange来填充直方图：

plt.plot(h, color = g)

plt.plot(cdf_normalized, color = b)

plt.hist(img.flatten(),256,, color = orange)

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增高原图的对比度：

cdf_m = np.ma.masked_equal(cdf,0)

cdf_m = (cdf_m - cdf_m.min())*255/(cdf_m.max()-cdf_m.min())

cdf = np.ma.filled(cdf_m,0).astype(uint8)

img2 = cdf

cv2.imwrite(g.png,img2)

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我们看看原图“b.png”的直方图。

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在看看g.png的直方图。

PYTHON图像处理