পাইথন ওপেনসিভি মডিউল ব্যবহার করে হিস্টোগ্রাম সমতা

ইমেজ হিস্টোগ্রাম ব্যবহার করে কনট্রাস্ট অ্যাডজাস্টমেন্ট করার জন্য ইমেজ প্রসেসিংয়ের এটি একটি পদ্ধতি।

প্রকৃতপক্ষে এই পদ্ধতিটি সাধারণত অনেক ছবির বৈশ্বিক বৈসাদৃশ্য বৃদ্ধি করে, বিশেষ করে যখন ইমেজের ব্যবহারযোগ্য ডেটা ঘনিষ্ঠ বৈসাদৃশ্য মান দ্বারা উপস্থাপিত হয় এবং এই সমন্বয়ের মাধ্যমে, তীব্রতাগুলি হিস্টোগ্রামে আরও ভালভাবে বিতরণ করা যেতে পারে এবং এটি নিম্ন স্থানীয় বৈসাদৃশ্যের ক্ষেত্রগুলির জন্য অনুমতি দেয়। একটি উচ্চ বৈসাদৃশ্য অর্জন করুন।

এটি করার জন্য OpenCV-এর একটি ফাংশন রয়েছে, cv2.equalizeHist() এবং এর ইনপুট হল শুধু গ্রেস্কেল ইমেজ এবং আউটপুট হল আমাদের হিস্টোগ্রাম ইকুয়ালাইজড ইমেজ।

এই কৌশলটি ভাল যখন চিত্রের হিস্টোগ্রাম একটি নির্দিষ্ট অঞ্চলে সীমাবদ্ধ থাকে এবং এটি এমন জায়গায় ভাল কাজ করবে না যেখানে বড় তীব্রতার বৈচিত্র রয়েছে এবং যেখানে হিস্টোগ্রাম একটি বৃহৎ অঞ্চলকে কভার করে, যেমন উজ্জ্বল এবং গাঢ় পিক্সেল উভয়ই উপস্থিত থাকে৷

ইনপুট

উদাহরণ কোড

import cv2
# import Numpy
import numpy as np
# reading an image using imreadmethod
my_img = cv2.imread('C:/Users/TP/Pictures/west bengal/bishnupur/pp.jpg', 0)
equ = cv2.equalizeHist(my_img)
# stacking both the images side-by-side orientation
res = np.hstack((my_img, equ))
# showing image input vs output
cv2.imshow('image', res)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

আউটপুট