from PIL import Image
from pylab import *
from numpy import * def histeq(im,nbr_bins = 256):
"""对一幅灰度图像进行直方图均衡化"""
#计算图像的直方图
#在numpy中,也提供了一个计算直方图的函数histogram(),第一个返回的是直方图的统计量,第二个为每个bins的中间值
imhist,bins = histogram(im.flatten(),nbr_bins,normed= True)
cdf = imhist.cumsum() #
cdf = 255.0 * cdf / cdf[-1]
#使用累积分布函数的线性插值,计算新的像素值
im2 = interp(im.flatten(),bins[:-1],cdf)
return im2.reshape(im.shape),cdf pil_im = Image.open('E:\Python\\fanwei.jpg') #打开原图
pil_im_gray = pil_im.convert('L') #转化为灰度图像
pil_im_gray.show() #显示灰度图像 im = array(Image.open('E:\Python\\fanwei.jpg').convert('L'))
# figure()
# hist(im.flatten(),256) im2,cdf = histeq(im)
# figure()
# hist(im2.flatten(),256)
# show() im2 = Image.fromarray(uint8(im2))
im2.show()
# print(cdf)
# plot(cdf)
im2.save("junheng.jpg")

图1:原图的灰度图

图2:进行直方图均衡化后的图像

图3:原图灰度图的直方图

图4:进行直方图均衡化后的直方图

图5:灰度变换函数

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