分别处理R、G、B三个分量之结果 转换到HSV空间后处理V分量 这是本系列文章的第一篇，在下一篇文章中我们将要讨论CLAHE
1 基本概述 CLAHE是一个比较有意思的图像增强的方法，主要用在医学图像上面。之前的比赛中，用到了这个，但是对其算法原理不甚了解。在这里做一个复盘。...CLAHE起到的作用简单来说就是增强图像的对比度的同时可以抑制噪声 CLAHE的英文是Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization 限制对比度的自适应直方图均衡...本文中会介绍一下albumentations库函数实现CLAHE的代码，然后再用openCV实现。...本文主要讲解的就是CLAHE这个直方图均衡化的算法。...【openCV实现CLAHE】 img = cv2.imread(r'E:\dog.jpg', 0) # create a CLAHE object clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit
(image): b, g, r = cv2.split(image) clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize...=(5, 5)) clahe_b = clahe.apply(b) clahe_g = clahe.apply(g) clahe_r = clahe.apply...(r) return cv2.merge((clahe_b, clahe_g, clahe_r))油画与非真实感渲染def detailEnhance_image(image):...=(5, 5)) clahe_b = clahe.apply(b) clahe_g = clahe.apply(g) clahe_r = clahe.apply...(r) return cv2.merge((clahe_b, clahe_g, clahe_r)) def detailEnhance_image(self, image):
：pythonCopy codeimport cv2# 读取原始图像image = cv2.imread('input.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)# 应用自适应直方图均衡化clahe...= cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8, 8))equalized_image = clahe.apply(image)# 显示处理前后的图像...然后使用clahe.apply函数将该对象应用于原始图像，得到光照归一化后的图像。最后使用cv2.imshow函数显示处理前后的图像。...(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 创建CLAHE对象 clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize...接下来，使用cv2.createCLAHE创建一个CLAHE对象，并通过clahe.apply函数应用自适应直方图均衡化，得到光照归一化后的图像。最后，使用cv2.imshow展示处理前后的图像。
选用背景差分法和形态学算法提取目标骨架，骨架提取经历九步：图像灰度化，背景差分法提取目标轮廓，使用CLAHE算法增强对比度，高斯滤波，Solel算子进行边缘检测，小波去噪，最大类间误差法二值化，形态学运算和中值滤波...图片1.3 目标分割算法（1）使用CLAHE算法增强对比度CLAHE同普通的自适应直方图均衡不同的地方主要是其对比度限幅。...在CLAHE中，对于每个小区域都必须使用对比度限幅。CLAHE主要是用来克服AHE的过度放大噪音的问题。这主要是通过限制AHE算法的对比提高程度来达到的。...CLAHE通过在计算CDF前用预先定义的阈值来裁剪直方图以达到限制放大幅度的目的。这限制了CDF的斜度因此，也限制了变换函数的斜度。...本文选用背景差分法和形态学算法提取目标骨架，骨架提取经历九步：图像灰度化，背景差分法提取目标轮廓，使用CLAHE算法增强对比度，高斯滤波，Solel算子进行边缘检测，小波去噪，最大类间误差法二值化，形态学运算和中值滤波
CLAHE（对比度有限的自适应直方图均衡） 我们刚才看到的第一个直方图均衡，考虑了图像的整体对比度。在许多情况下，这并不是一个好主意。例如，下面的图片显示了一张输入图片和全局直方图均衡化后的结果。...下面的代码片段显示了如何在OpenCV中应用CLAHE。...import numpy as np import cv2 as cv img = cv.imread('tsukuba_l.png',0) # create a CLAHE object (Arguments...are optional). clahe = cv.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8)) cl1 = clahe.apply(img) cv.imwrite...('clahe_2.jpg',cl1) 请看下面的结果，并与上面的结果进行比较，特别是雕像区域。
img = cv2.imread(‘a.jpeg’,0) equ = cv2.equalizeHist(img) cv2.imwrite('res.png',res) Millmpho40.png CLAHE...= cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8)) cl1 = clahe.apply(img) cv2.imwrite('clahe_2.jpeg...',cl1) Pasted Graphic 4.png CLAHE同普通的自适应直方图均衡不同的地方主要是其对比度限幅。...在CLAHE中，对于每个小区域都必须使用对比度限幅。CLAHE主要是用来克服AHE的过度放大噪音的问题。 这主要是通过限制AHE算法的对比提高程度来达到的。...CLAHE通过在计算CDF前用预先定义的阈值来裁剪直方图以达到限制放大幅度的目的。这限制了CDF的斜度因此，也限制了变换函数的斜度。
Opencv中将这种方法称之为CLAHE，使用到的函数就是cv2.createCLAHE()，一个实例如下： createCLAHE([, clipLimit[, tileGridSize...cv.imshow("equal", dst) def myequal(image): gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY) clahe...= cv.createCLAHE(clipLimit=5.0, tileGridSize=(8, 8)) dst = clahe.apply(gray) cv.imshow("myequal
不过，AHE有过度放大图像中相同区域的噪音的问题，另外一种自适应的直方图均衡算法即限制对比度直方图均衡（CLAHE）算法能有限的限制这种不利的放大。 2....二、限制对比度自适应直方图均衡（Contrast Limited Adaptive histgram equalization/CLAHE) 1.简述 CLAHE同普通的自适应直方图均衡不同的地方主要是其对比度限幅...在CLAHE中，对于每个小区域都必须使用对比度限幅。CLAHE主要是用来克服AHE的过度放大噪音的问题。 这主要是通过限制AHE算法的对比提高程度来达到的。...CLAHE通过在计算CDF前用预先定义的阈值来裁剪直方图以达到限制放大幅度的目的。这限制了CDF的斜度因此，也限制了变换函数的斜度。...CLAHE算法很多时候比直接的直方图均衡化算法的效果要好很多，比如: ? ? ?
CLAHE可以应用于灰度图像和彩色图像。有2个参数需要调整。 1. 限幅设置了对比度限制的阈值。默认值为40 2. tileGridsize设置行和列中标题的数量。...在应用CLAHE时，为了执行计算，图像被分为称为图块（8 * 8）的小块。...clahe=cv2.createCLAHE(clipLimit=40) gray_img_clahe=clahe.apply(gray_img_eqhist) gray_img1_clahe=clahe.apply...(gray_img1_eqhist) images=np.concatenate((gray_img_clahe,gray_img1_clahe),axis=1) cv2.imshow("Images"...th=80 max_val=255 ret, o1 = cv2.threshold(gray_img_clahe, th, max_val, cv2.THRESH_BINARY) cv2.putText
图像增强—自适应直方图均衡化（AHE）-限制对比度自适应直方图均衡（CLAHE） 一、自适应直方图均衡化(Adaptive histgram equalization/AHE) 1.简述 自适应直方图均衡化...不过，AHE有过度放大图像中相同区域的噪音的问题，另外一种自适应的直方图均衡算法即限制对比度直方图均衡（CLAHE）算法能有限的限制这种不利的放大。 2....二、限制对比度自适应直方图均衡（Contrast Limited Adaptive histgram equalization/CLAHE) 1.简述 CLAHE同普通的自适应直方图均衡不同的地方主要是其对比度限幅...在CLAHE中，对于每个小区域都必须使用对比度限幅。CLAHE主要是用来克服AHE的过度放大噪音的问题。 这主要是通过限制AHE算法的对比提高程度来达到的。...CLAHE通过在计算CDF前用预先定义的阈值来裁剪直方图以达到限制放大幅度的目的。这限制了CDF的斜度因此，也限制了变换函数的斜度。
save_image def calculate_capacity(self, frame, frame_number): base_frame= frame # CLAHE...for noise reduction at night time frame= cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2GRAY) clahe...= cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8)) cl1= clahe.apply(frame) # getting...Capacity: {}%".format(capacity*100)) context['capacity']= capacity return context 边缘 使用CLAHE...更多信息：CLAHE：http://docs.opencv.org/3.1.0/d5/daf/tutorial_py_histogram_equalization.html Canny边缘检测器：http
pyplot as plt from albumentations import ( HorizontalFlip, IAAPerspective, ShiftScaleRotate, CLAHE...GridDistortion(p=.1), IAAPiecewiseAffine(p=0.3), ], p=0.2), OneOf([ CLAHE...albumentations import ( RandomRotate90, Transpose, ShiftScaleRotate, Blur, OpticalDistortion, CLAHE...A.RandomBrightness(p=1), A.RandomContrast(p=1), A.RandomGamma(p=1),# A.RGBShift(), A.CLAHE...)['image']plt.imshow(image_aug3)plt.show()def augment_flips_color(p=.5): return Compose([ CLAHE
= cv2.imread('0002.jpg',0) img1 = cv2.equalizeHist(img) # 全局直方图均衡化 clahe...= cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0,tileGridSize=(8,8)) # 自适应直方图均衡化 cll = clahe.apply(img) res = np.hstack...= cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8, 8)) clahe.apply(channels[0], channels[0])...img # 自适应直方图均衡化 def hisEqulColor2(img): image_yuv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2YUV) clahe...= cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8, 8)) clahe.apply(image_yuv[:, :, 0]) img =
Imgproc.threshold(dst, dst, 0, 255, Imgproc.THRESH_BINARY + Imgproc.THRESH_OTSU); // 增强对比度 - 创建CLAHE...对象 CLAHE clahe = Imgproc.createCLAHE(); clahe.setClipLimit(4.0); clahe.apply(dst
assets/cvtutorials.png') image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) transform = A.Compose([ A.CLAHE...GENERATED_PICS_SIZE): res_path = RES_PATH_PREFIX + "\\" + str(i) + ".jpg" transform = A.Compose([ A.CLAHE...RES_PATH_PREFIX + "\\" + pic_path_prefix + str(i) + ".jpg" transform = A.Compose([ A.CLAHE
CLAHE（对比度受限的自适应直方图均衡） 我们刚刚看到的第一个直方图均衡化考虑了图像的整体对比度。在许多情况下，这不是一个好主意。例如，下图显示了输入图像及其在全局直方图均衡后的结果。 ?...下面的代码片段显示了如何在OpenCV中应用CLAHE： import numpy as np import cv2 as cv img = cv.imread('tsukuba_l.png',0) #...create a CLAHE object (Arguments are optional). clahe = cv.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(...8,8)) cl1 = clahe.apply(img) cv.imwrite('clahe_2.jpg',cl1) 查看下面的结果，并将其与上面的结果进行比较，尤其是雕像区域： ?
由于我们的一些图像存在低对比度(模糊、暗)，我们将通过应用OpenCV的对比度限制自适应直方图均衡化(CLAHE)函数来提高其可见性。...Training EdLeNet_Grayscale_CLAHE_Norm_Take-2_3x3_Dropout_0.50 [epochs=500, batch_size=512]... [1].../models/EdLeNet_Grayscale_CLAHE_Norm_Take-2_3x3_Dropout_0.50.chkpt saved [EdLeNet_Grayscale_CLAHE_Norm_Take.../models/EdLeNet_Augs_Grayscale_CLAHE_Norm_Take4_Bis_3x3_Dropout_0.50.chkpt saved [EdLeNet_Augs_Grayscale_CLAHE_Norm_Take4...第四个有阳光反射) 在不同的方向(第三个是倾斜的) 有不同的背景 最后一张图片实际上是一个设计，而不是一张真实的图片，我们想要根据它来测试模型 一些图像的表示信息不全 我们采取的第一步是对这些新图像应用相同的CLAHE
cv.namedWindow("eaualHist_demo", cv.WINDOW_NORMAL) cv.imshow("eaualHist_demo", dst) #局部直方图均衡化 def clahe_demo...(image): gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_RGB2GRAY) clahe = cv.createCLAHE(5, (8,8)) dst...= clahe.apply(gray) cv.namedWindow("clahe_demo", cv.WINDOW_NORMAL) cv.imshow("clahe_demo", dst...) src = cv.imread('1.png') eaualHist_demo(src) clahe_demo(src) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows(
albumentations.RandomBrightnessContrast(brightness_limit=0.2, contrast_limit=0.2, p=0.9), albumentations.CLAHE...]) 其实看起来也不是非常的难理解： Resize就是拉伸图片修改尺寸 RandomGamma就是使用gamma变换 RandomBrightnessContrast就是随机选择图片的对比度和亮度 CLAHE...[ albu.RandomBrightness(p=1), albu.RandomContrast(p=1), albu.RandomGamma(p=1), albu.CLAHE...(p=1), ],p=1) medium = albu.Compose([ albu.CLAHE(p=1), albu.HueSaturationValue(hue_shift_limit
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