Question

我正在尝试用Python制作一个带有GUI（最有可能使用Kivy）的程序，以匹配两个图像的曝光。我想要将两个图像（RGB或灰度）与它们相应的直方图并排显示，并且有一个滑块可以控制所选图像上的曝光。我想就如何解决这个问题提出一些建议。

到目前为止，我已经阅读了几篇文章，似乎有几种方法来计算图像的直方图（numpy，matplotlib，openCV和PIL），但是我很困惑哪个最好（最少的库/依赖安装）让我实现。我还读过有关改变图像曝光的内容，有些人提到改变亮度和对比度，所以你需要改变两者来改变曝光？我知道openCV有equalizeHist但是它自动完成，我想要的是两张图像尽可能接近整体曝光;这就是为什么我想手动做的原因。如果可以自动完成它会很棒，但我仍然在考虑如何做到这一点。

我知道你们非常重视你的时间，所以如果你没有时间深入回答，我会理解。

Answer 1

让我们定义您使用的曝光术语。您可以曝光明亮和黑暗的场景，比如1秒，并且具有完全不同的图像。或者，您可能希望图像具有相似的对比度，但这并不是强制性意味着相同的曝光。

由于您提到了直方图均衡，您最终可能会将两个图像的直方图等同起来，使它们看起来具有相同的对比度。直方图均衡将使每个图像直方图看起来平坦，因此所有强度都是同等可能的（因此最佳分布以最大化对比度 - 并不总是令人赏心悦目的效果）。您可能希望为每个图像单独创建自己的非平面直方图轮廓，并对其进行修改，直到图像看起来像您希望的那样。

这是一个伪代码： 1.计算每个图像的直方图：H [i] 2.将直方图求和为累积直方图：分别为每个图像的C [i] = H [i] + C [i-1]; 3.规范化每一个：C [i] / = sum（C（i）） 4.在传统的直方图均衡中，您重新映射像素强度，使它们同样可能：i2 = 255 * C [i1];在您的情况下，您只是希望它们遵循您自己的直方图配置文件（因此您可以使用滑块调整每个图像强度分布，然后直观地比较结果）;例如，尝试类似这样的重映射：i2 = i1 * k + 255 * C [i1] *（1-k），其中滑块将k的值从0.0更改为1.0。当k = 1时，您将获得原始图像;当k = 0时，您将获得完整的直方图均衡。下面是直方图均衡函数，我用于Kinect深度的颜色映射，具有10000级到255级灰度。您必须修改和调整案例的功能。

// histogram equalization
float histEq[10000];
void histEqualize(unsigned short* src, unsigned short* dst, int sz) { 

    if (sz==0)
        return;
    memset(histEq, 0, DEPTH_LEVELS*sizeof(float));

    // 1. depth histogram
    for (int i=0; i<sz; ++i) {
        unsigned short val = src[i];
        if (val!=0 && val < DEPTH_LEVELS)
            histEq[val]++;
    }

    // 2. cumulative histogram
    for (int i=1; i<DEPTH_LEVELS; ++i)
        histEq[i] += histEq[i-1];
    long max_cumul = histEq[DEPTH_LEVELS-1];
    if (max_cumul==0)
        return;

    // 3. mapping function
    for (int i=1; i<DEPTH_LEVELS; ++i)
        histEq[i] = (255*histEq[i])/max_cumul;

    // remap src
    for (int i=0; i<sz; ++i) {
        unsigned short z = src[i];
        if (z>0)
            dst[i] = (unsigned char)(255-histEq[src[i]]+0.5f);
        else
            dst[i] = 0;

    }

} // histEqualization()

Answer 2

我们有一个直方图调整的例子here

听起来好像你对直方图匹配感兴趣。我有一些代码here，但它没有经过充分测试。

如果您确实发现该代码有用，请随意向scikit-image发出拉取请求，我们可以尝试将其集成到包中。

编辑2019-04-29：直方图匹配为now included in scikit-image。

使用Python调整基于直方图的曝光（亮度/对比度）

2 个答案: