本文主要是介绍opencv- CLAHE 有限对比适应性直方图均衡化，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
CLAHE（Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization）是一种对比度有限的自适应直方图均衡化技术，它能够提高图像的对比度而又避免过度增强噪声。
在OpenCV中，cv2.createCLAHE() 函数用于创建CLAHE对象，然后可以使用该对象的 apply() 方法来对图像进行CLAHE均衡化，它在局部区域内对图像进行直方图均衡化，从而提高图像对比度而避免噪声过度增强。
函数的基本语法如下：
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit, tileGridSize)
参数说明：
clipLimit: 对比度限制。对比度超过该值的像素将被截断，以防止过度增强对比度，默认为 40.0。tileGridSize: 图像被分割为多个小块（tiles），每个小块内进行局部直方图均衡化。tileGridSize定义了每个小块的大小，默认为 (8, 8)。
创建CLAHE对象后，可以使用该对象的 apply() 方法对图像进行CLAHE均衡化。
示例代码：
import cv2import matplotlib.pyplot as plt# 读取灰度图像
img = cv2.imread(r"C:\Users\mzd\Desktop\opencv\2.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 创建CLAHE对象
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8, 8))
# 进行CLAHE均衡化
clahe_img = clahe.apply(img)
# 绘制原始图像和CLAHE均衡化后的图像
plt.figure(figsize=(8, 4))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.title('Original Image')
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.imshow(clahe_img, cmap='gray')
plt.title('CLAHE Image')
plt.show()
# 显示原始图像和CLAHE均衡化后的图像
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('CLAHE Image', clahe_img)# 等待用户按下任意键
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
在这个示例中，通过调整 clipLimit 和 tileGridSize 参数，你可以控制CLAHE的效果。CLAHE通常在需要提高图像对比度的情况下使用，特别是在局部对比度不均匀的图像上。
CLAHE在局部区域内进行直方图均衡化，这有助于避免在全局均衡化中出现的过度增强噪声的问题。
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