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पायथन ओपनसीवी मॉड्यूल का उपयोग करके हिस्टोग्राम इक्वलाइजेशन

छवि के हिस्टोग्राम का उपयोग करके कंट्रास्ट समायोजन करने के लिए छवि प्रसंस्करण में यह एक विधि है।

वास्तव में यह विधि आमतौर पर कई छवियों के वैश्विक विपरीत को बढ़ाती है, खासकर जब छवि के प्रयोग योग्य डेटा को निकट विपरीत मूल्यों द्वारा दर्शाया जाता है और इस समायोजन के माध्यम से, हिस्टोग्राम पर तीव्रता को बेहतर ढंग से वितरित किया जा सकता है और यह निम्न स्थानीय विपरीत के क्षेत्रों के लिए अनुमति देता है उच्च कंट्रास्ट प्राप्त करें।

OpenCV के पास ऐसा करने के लिए एक फ़ंक्शन है, cv2.equalizeHist() और इसका इनपुट सिर्फ ग्रेस्केल इमेज है और आउटपुट हमारी हिस्टोग्राम इक्वलाइज्ड इमेज है।

यह तकनीक तब अच्छी होती है जब छवि का हिस्टोग्राम किसी विशेष क्षेत्र तक सीमित होता है और यह उन जगहों पर अच्छा काम नहीं करेगा जहां बड़ी तीव्रता भिन्नताएं होती हैं और जहां हिस्टोग्राम एक बड़े क्षेत्र को कवर करता है, यानी उज्ज्वल और गहरे दोनों पिक्सेल मौजूद होते हैं।

इनपुट

<केंद्र> पायथन ओपनसीवी मॉड्यूल का उपयोग करके हिस्टोग्राम इक्वलाइजेशन

उदाहरण कोड

आयात करें my_img)# दोनों छवियों को साथ-साथ रखना =np.hstack((my_img, equ))# छवि इनपुट बनाम outputcv2.imshow('image', res)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows() दिखाना

आउटपुट

<केंद्र> पायथन ओपनसीवी मॉड्यूल का उपयोग करके हिस्टोग्राम इक्वलाइजेशन
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