2023.8.19
为了完成深度学习的进阶，得学习学习传统算法拓展知识面，记录自己的学习心得
CLAHE百科：
一种限制对比度自适应直方图均衡化方法，采用了限制直方图分布的方法和加速的插值方法
clahe（限制对比度自适应直方图均衡化）_J先生x的博客-CSDN博客
在环境配置中要配置opencv：
pip install opencv-contrib-python
Code: 注意给更改输入图片路径
函数使用：
clahe=cv2.createCLAHE([, clipLimit[, tileGridSize]])
参数说明：
- clipLimit：颜色对比度的阈值，可选项，默认值 8
- titleGridSize：局部直方图均衡化的模板（邻域）大小，可选项，默认值 (8,8)
import cv2
import matplotlib.pyplot as pltimg = cv2.imread('timg.jpg', 0) # 直接读为灰度图像
res = cv2.equalizeHist(img)clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2, tileGridSize=(10, 10))
cl1 = clahe.apply(img)plt.subplot(131), plt.imshow(img, 'gray')
plt.subplot(132), plt.imshow(res, 'gray')
plt.subplot(133), plt.imshow(cl1, 'gray')plt.show()
效果如图：
