挑战图像处理100问（22）——直方图平坦化

最近这几问。。。无脑操作。

直方图平坦化

让直方图的平均值$m_0=128$，标准差$s_0=52$​吧！

这里并不是变更直方图的动态范围，而是让直方图变得平坦。

可以使用下式将平均值为$m$标准差为$s$的直方图变成平均值为$m_0$标准差为$s_0$的直方图：
$x_{out}=\frac{s_0}{s}\ (x_{in}-m)+m_0$

代码实现

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage.io import imread # 用来读取图片
%matplotlib inline

# 读取图片
path = 'C:/Users/86187/Desktop/image/'
file_in = path + 'cake.jpg' 
img = imread(file_in)

plt.figure
imgshow = plt.imshow(img)

# 灰度化
# 灰度化函数
def BGR2GRAY(img):

    # 获取图片尺寸
    H, W, C = img.shape

    # 灰度化
    out = np.ones((H,W,3))
    for i in range(H):
        for j in range(W):
            out[i,j,:] = 0.299*img[i,j,0] + 0.578*img[i,j,1] + 0.114*img[i,j,2]

    out = out.astype(np.uint8)

    return out

img = BGR2GRAY(img)
plt.figure
imgshow = plt.imshow(img)

img_ = img.copy()
img_ = img_.reshape(-1)
hist = plt.hist(img_, bins=255, rwidth=0.85, range=(0,255))

def evenHist(img,m0,s0):
    m = img.mean()
    s = np.sqrt(img.var())
    img = (s0/s)*(img-m)+m0
    img = img.astype(np.uint8)
    return img

img2 = img.copy()
img2 = evenHist(img2,128,52)
imgshow = plt.imshow(img2)
plt.show()
hist1 = plt.hist(img2.reshape(-1),bins=255,rwidth=0.85,range=(0,255))