영상처리 OpenCV 히스토그램 평활화 및 CLAHE 적용 히스토그램 그리기

1. 소스 코드

import os

import cv2

import numpy as np

_MAX_HISTO_ = 256

#히스토그램 계산 함수

def calc_histo(img_src):

    #히스토그램을 누적할 변수 생성

    histo_info = np.zeros(_MAX_HISTO_)

    src_height = img_src.shape[0]

    src_width = img_src.shape[1]

    #히스토그램 계산

    for h in range(src_height):

        for w in range(src_width):

            histo_info[img_src[h,w]] += 1

    return histo_info

#히스토그램 정보를 받아서 히스토그램 이미지를 반환하는 함수

def draw_histo(histo_info):

    #히스토그램을 그릴 공간 생성

    img_histo = np.zeros([256, _MAX_HISTO_], dtype=np.uint8)

    histo_height = img_histo.shape[0]

    max_histo = max(histo_info)

    #히스토그램 그리기(축의 높이를 조절하기 위해 최대값 사용)

    for i in range(_MAX_HISTO_):

        cv2.line(img_histo, (i, histo_height), (i, int(histo_height-histo_info[i]/max_histo*histo_height)), 255, 1)

    return img_histo

#원본 영상을 받아 히스토그램 평활화를 수행한 결과 영상을 반환하는 함수

def histo_eq(img_src):

    #히스토그램 계산

    histo_info = calc_histo(img_src)

    #누적분포에 따라 적용할 색상정보 룩업 테이블을 위한 변수 생성

    lookup_table = np.zeros(_MAX_HISTO_)

    pixel_num = np.sum(histo_info)

    accum_val = 0

    for i in range(_MAX_HISTO_):

        accum_val += histo_info[i]

        lookup_table[i] = int(accum_val/pixel_num*255)

    #평활화가 적용된 결과를 저장할 변수 생성

    img_he = np.zeros(img_src.shape, dtype=np.uint8)

    for h in range(img_src.shape[0]):

        for w in range(img_src.shape[1]):

            img_he[h,w] = lookup_table[img_src[h,w]] #색상정보 룩업 테이블을 이용하여 해당 위치 픽셀 색상 변경

    return img_he

#현재 실행되고 있는 경로 값을 얻어서 이미지 경로를 조합

cur_path=os.getcwd() # 현재 경로

img_src='bay.jpg'

img_src_path = os.path.join(cur_path, img_src)

#히스토그램 평활화 적용된 이미지 계산

img_he = histo_eq(img_src)

#평활화가 적용된 이미지로부터 히스토그램 정보 계산 및 히스토그램 그리기

histo_info_he = calc_histo(img_he)

img_histo_he = draw_histo(histo_info_he)

#opencv 내장 함수 사용(Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization)

clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8))

img_clahe = clahe.apply(img_src)

#CLAHE적용된 이미지로부터 히스토그램 정보 계싼 및 히스토그램 그리기

histo_info_clahe = calc_histo(img_clahe)

img_histo_clahe = draw_histo(histo_info_clahe)

#그레이스케일로 이미지 읽기

img_src = cv2.imread(img_src_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

#히스토그램 계산

histo_info_src = calc_histo(img_src)

#히스토그램 그리기

img_histo_src = draw_histo(histo_info_src)

#원본 이미지와 히스토그램 상태 출력

cv2.imshow('src', img_src)

cv2.imshow('histo_src', img_histo_src)

cv2.imshow('he', img_he)

cv2.imshow('histo_he', img_histo_he)

cv2.imshow('clahe', img_clahe)

cv2.imshow('histo_clahe', img_histo_clahe)

cv2.waitkey()

cv2.destroyAllWindows()