L’égalisation d’histogramme est une méthode pour améliorer le contraste d’une image en redistribuant l’intensité des pixels.
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
equalized = cv2.equalizeHist(gray)
cv2.imshow(‘Original’, gray)
cv2.imshow(‘Equalized’, equalized)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
L’égalisation d’histogramme est une technique simple et efficace pour améliorer le contraste d’une image. Elle fonctionne en répartissant uniformément les pixels de l’image sur l’ensemble des niveaux de gris disponibles.
Fonctionnement:
L’histogramme d’une image est une représentation graphique de la répartition des pixels de l’image en fonction de leur valeur de gris. Une image avec un contraste élevé aura un histogramme étalé, tandis qu’une image avec un contraste faible aura un histogramme condensé.
L’égalisation d’histogramme fonctionne en recalculant la valeur de chaque pixel de l’image en fonction de la distribution des pixels dans l’histogramme. Le but est d’obtenir un histogramme uniforme, ce qui signifie que tous les niveaux de gris seront représentés de manière égale dans l’image finale.
Avantages:
- L’égalisation d’histogramme est une technique simple à implémenter.
- L’égalisation d’histogramme est efficace pour améliorer le contraste d’une image.
- L’égalisation d’histogramme est robuste aux variations d’éclairage et de contraste.
Inconvénients:
- L’égalisation d’histogramme peut avoir tendance à exagérer le bruit dans l’image.
- L’égalisation d’histogramme peut modifier la luminosité de l’image.
Exemple d’utilisation:
L’égalisation d’histogramme peut être utilisée pour améliorer le contraste d’une image qui est trop sombre ou trop claire. Elle peut également être utilisée pour améliorer la visibilité des détails dans une image.
Ressources supplémentaires:
- Tutoriel sur l’égalisation d’histogramme en Python: <URL non valide supprimée>: <URL non valide supprimée>
- Implémentation de l’égalisation d’histogramme en Python: https://github.com/scikit-image/scikit-image/blob/master/skimage/exposure/exposure.py: https://github.com/scikit-image/scikit-image/blob/master/skimage/exposure/exposure.py
N’hésitez pas à me poser des questions si vous avez besoin de plus d’informations.
Note: L’égalisation d’histogramme est un outil puissant, mais il n’est pas parfait. Il est important de l’utiliser avec parcimonie et de s’assurer que le résultat final est satisfaisant. Vous pouvez également expérimenter avec d’autres techniques d’amélioration du contraste pour trouver celle qui fonctionne le mieux pour votre application.
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