__author__ = 'Administrator'
import numpy as np import cv2 mri_img = np.load('mri_img.npy') # normalization mri_max = np.amax(mri_img) mri_min = np.amin(mri_img) mri_img = ((mri_img-mri_min)/(mri_max-mri_min))*255 mri_img = mri_img.astype('uint8') r, c, h = mri_img.shape for k in range(h): temp = mri_img[:,:,k] clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8)) img = clahe.apply(temp) cv2.imshow('mri', np.concatenate([temp,img], 1)) cv2.waitKey(0)
均衡化前、后对比效果
以上这篇Python cv2 图像自适应灰度直方图均衡化处理方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持亿速云。
免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:is@yisu.com进行举报,并提供相关证据,一经查实,将立刻删除涉嫌侵权内容。