यह इमेज प्रोसेसिंग में एक विधि है जो इमेज के हिस्टोग्राम का उपयोग करके कंट्रास्ट एडजस्टमेंट करती है।
वास्तव में यह विधि आमतौर पर कई इमेजेस के ग्लोबल कंट्रास्ट को बढ़ाती है, विशेष रूप से जब इमेज का उपयोग योग्य डेटा क्लोज कंट्रास्ट वैल्यूज़ द्वारा दर्शाया जाता है और इस एडजस्टमेंट के माध्यम से, इंटेंसिटीज़ को हिस्टोग्राम पर बेहतर ढंग से वितरित किया जा सकता है और यह लोअर लोकल कंट्रास्ट के क्षेत्रों को हायर कंट्रास्ट प्राप्त करने की अनुमति देता है।
OpenCV में इसके लिए एक फ़ंक्शन है, cv2.equalizeHist() और इसका इनपुट केवल ग्रेस्केल इमेज है और आउटपुट हमारा हिस्टोग्राम इक्वलाइज़्ड इमेज है।
यह तकनीक तब अच्छी होती है जब इमेज का हिस्टोग्राम किसी विशेष क्षेत्र तक सीमित होता है और यह उन स्थानों पर अच्छा काम नहीं करेगी जहां बड़े इंटेंसिटी वेरिएशन्स हैं और जहां हिस्टोग्राम बड़े क्षेत्र को कवर करता है, यानी ब्राइट और डार्क दोनों पिक्सल्स मौजूद हैं।
इनपुट
उदाहरण कोड
import cv2
import numpy as np
# imread मेथड का उपयोग करके इमेज पढ़ें
my_img = cv2.imread('C:/Users/TP/Pictures/west bengal/bishnupur/pp.jpg', 0)
equ = cv2.equalizeHist(my_img)
# दोनों इमेजेस को साइड-बाय-साइड ओरिएंटेशन में स्टैक करें
res = np.hstack((my_img, equ))
# इमेज इनपुट बनाम आउटपुट दिखाएं
cv2.imshow('image', res)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()आउटपुट
