直方图均衡python代码，python的query函数

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直方图均衡是一种用于图像处理和计算机视觉中，改善图像视觉效果的技术。该技术能够自动增强图像的对比度，使得图像更加清晰明亮。本文将介绍在Python中如何实现直方图均衡，同时也会介绍Python中query函数的用法。

1. 直方图均衡的原理

直方图均衡主要基于直方图的分析，例如分析灰度图像中特定灰度级出现的次数。直方图的横轴表示灰度值，纵轴表示该灰度值出现的次数。因此，较暗的像素点在直方图中出现的次数较多，而较亮的像素点出现的次数较少。

直方图均衡的原理在于将像素点的灰度值按照一定的规律映射为一个新的灰度值，使得所有像素点出现的灰度值都在一个相同的范围内，并使直方图中各个灰度值出现的次数尽可能相等。这种映射关系可以通过概率分布函数来实现。具体来说，直方图均衡通过映射函数将原始灰度值转换为一个新的灰度值，以便使得像素点出现的总数在整个图像中平均分布。

2. Python中实现直方图均衡

在Python中实现直方图均衡可以使用OpenCV库。首先，我们需要读取一张图像。

```

import cv2

import numpy as np

from matplotlib import pyplot as plt

img = cv2.imread('lena.png',0)

```

然后，我们可以使用cv2.calcHist方法来计算图像的直方图。该方法会返回一个长度为256的一维数组，其中包含了图像中每个灰度级的出现次数。

```

hist,bins = np.histogram(img.flatten(),256,[0,256])

```

接下来，我们可以使用numpy.cumsum方法来计算直方图的累积分布函数（cumulative distribution function，CDF），并按照如下公式计算新的灰度值。

```

cdf = hist.cumsum()

cdf_normalized = cdf * float(hist.max()) / cdf.max()

equ = np.interp(img.flatten(),bins[:-1],cdf_normalized)

equ = equ.reshape(img.shape)

```

最后，我们可以通过Matplotlib库将原始图像和均衡后的图像进行对比展示。

```

plt.subplot(121),plt.imshow(img, cmap = 'gray')

plt.title('Original Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])

plt.subplot(122),plt.imshow(equ, cmap = 'gray')

plt.title('Equalized Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])

plt.show()

```

下面是完整代码：

```

import cv2

import numpy as np

from matplotlib import pyplot as plt

img = cv2.imread('lena.png',0)

hist,bins = np.histogram(img.flatten(),256,[0,256])

cdf = hist.cumsum()

cdf_normalized = cdf * float(hist.max()) / cdf.max()

equ = np.interp(img.flatten(),bins[:-1],cdf_normalized)

equ = equ.reshape(img.shape)

plt.subplot(121),plt.imshow(img, cmap = 'gray')

plt.title('Original Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])

plt.subplot(122),plt.imshow(equ, cmap = 'gray')

plt.title('Equalized Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])

plt.show()

```

3. Python中的query函数

Python中的query函数是numpy库中的一个函数，用于从数组中选择元素。该函数可以选择满足特定条件的元素。以下是该函数的语法：

```

numpy.lib.recfunctions.query(condition, data)

```

其中，condition参数是一个字符串，表示查询条件。data参数表示待查询的数组。该函数返回一个新的数组，其中包含了满足查询条件的元素。以下是一个示例：

```

import numpy as np

data = np.array([(1,2,3), (4,5,6), (7,8,9)])

result = np.lib.recfunctions.query("f0 > 3", data)

print(result)

```

运行结果：

```

[(4, 5, 6)

(7, 8, 9)]

```

上述代码中，我们定义了一个数组data，并使用query函数选择数组中第一列大于3的元素。由于第一行的第一个元素为1，不满足查询条件，因此该元素没有被返回。最终结果为一个新数组，其中包含了满足条件的元素。

query函数还支持多条件查询，通过使用逻辑运算符来连接多个查询条件。例如：

```

result = np.lib.recfunctions.query("f0 > 3 and f1 < 8", data)

```

该语句选择满足f0大于3且f1小于8同时成立的元素。

4. 总结

本文介绍了Python中实现直方图均衡的方法，并介绍了Python中query函数的用法。直方图均衡是一种常用的图像处理技术，可以用于增强图像的对比度。Python中的query函数则可以帮助我们从数组中选择满足特定条件的元素。这些功能可以帮助我们更加高效地处理图像数据和数组数据。

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