图像增强对⽐度的⽅法——直⽅图均衡化 在我们⾝边各类P图⼯具已经不胜枚举。我们或许已经会使⽤这类p图⼯具，但是对其原理却是知之甚少。最近学习了⼀些图像处理的知识，对其有⼤概的了解，这次我简单简述下增强图像对⽐度的⽅法——直⽅图均衡化。
直⽅图均衡化处理的“中⼼思想”是把原始图像的灰度直⽅图从⽐较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。直⽅图均衡化就是对图像进⾏⾮线性拉伸，重新分配图像像素值，使⼀定灰度范围内的像素数量⼤致相同。直⽅图均衡化就是把给定图像的直⽅图分布改变成“均匀”分布直⽅图分布。
下⾯给出其实现代码：
//直⽅图均衡化萨摩多少钱
void HistEqa(const Mat &img, Mat &img2)
{
double hist[256];
月球表面温度for (int i = 0; i<256; i++)
{
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hist[i] = 0;
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}//初始化数组
for (int y = 0; y&ws; y++)
for (int x = 0; x&ls; x++)
桉柠蒎怎么读{
hist[img.at<uchar>(y, x)]++;
}
int k = ls;
for (int i = 0; i<256; i++)
{
hist[i] = hist[i] / k;
}
//累计直⽅图
int newWidth = ls ;
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int newHeight = ws;
for (int i = 1; i<256; i++)
{
hist[i] += hist[i-1 ];
}
for (int y = 0; y&ws; y++)
for (int x = 0; x&ls; x++)
{
//img.at<uchar>(y,x);
int g = int(255 * hist[img.at<uchar>(y, x)] + 0.5);
img2.at<uchar>(y, x) = g;
}
}
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