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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
以上就是python 对一幅灰度图像进行直方图均衡化的详细内容，更多关于python 直方图均衡化的资料请关注其它相关文章！
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这一波大模型产业落地浪潮里，不少企业其实处在 “干瞪眼“的状态。
一种情况是，很多大模型产品看得见却摸不着，在台上一个个遥遥领先——今天Sora技精四座，明天英伟达的机器人又赢得满堂彩，可是到了台下一问：啥时候能用上啊？答曰：遥遥无期。
另一种情况是，企业想用上大模型，却又难免瞻前顾后——既要考虑场景融合，又得兼顾安全性，还要考虑打通现有系统，再加上各种部署成本和繁琐的采购流程……最后只能拂袖：罢了，再等等吧。
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稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！
昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址，com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
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