怎么对图片直方图进行均衡化处理？

1、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,[0,256])

2、bins就是相应的亮度（像素值）。

3、绘制直方图：

plt.plot(h,color = 'g')

这是第一个通道，但是使用绿色。

4、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。

5、把这个累计图画出来：

plt.plot(cdf,color = 'g')

plt.show()

6、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')

7、用orange来填充直方图：

plt.plot(h, color = 'g')

plt.plot(cdf_normalized, color = 'b')

plt.hist(img.flatten(),256,[0,256], color = 'orange')

8、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[img]

cv2.imwrite('g.png',img2)

9、我们看看原图“b.png”的直方图。

10、在看看g.png的直方图。