Python PIL | ImageOps.equalize() 方法介绍

简介

ImageOps.equalize() 方法是 Python PIL 库中的一种图像增强方法，用于使图像的直方图均衡化，从而增强图像的对比度和细节。它接受一张 PIL 图像对象作为输入，并返回一张直方图均衡化后的 PIL 图像对象。

语法

ImageOps.equalize(image, mask=None)

参数：

• image：必需，一个 PIL 图像对象。
• mask：可选，一个 PIL 图像对象，它是二进制掩膜图像，只有与这个掩膜像素值对应的源图像像素值才会参与直方图均衡化操作。

返回值：

返回 PIL 图像对象。

示例

from PIL import Image, ImageOps

# 打开一张图片
image = Image.open("example.jpg")

# 对图片进行直方图均衡化
equalized_image = ImageOps.equalize(image)

# 显示原图和均衡化后的图像
image.show()
equalized_image.show()

注意事项

• 直方图均衡化是一种对比度增强技术，它适用于图像中有很多弱化的细节和少量强烈的明暗变化的情况，但对于从头到脚都是均匀非常明亮或非常暗的图像，它可能不会得到理想的增强效果。
• 如果需要对多幅图像使用直方图均衡化方法，可以考虑使用 ImageOps.equalize() 方法的变种 ImageOps.equalize_adapthist()，该方法可以自适应对比度增强，更适用于直方图均衡化处理抛光石墨烯（polished graphene）等近似均质的图像。
• 对于像素值在某个区间范围内的图像，可以通过使用 ImageOps.autocontrast() 方法进行自动对比度增强，该方法类似于 equalize() 方法，但是不进行直方图均衡化，而是通过拉伸灰度区间的方式来增强图像的对比度。

参考文献

• Python PIL ImageOps.equalize()方法
• python PIL 直方图均衡化（equalize，equalize_adapthist）