基于直方图调整曝光（亮度/对比度）使用Python

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提问于 2025-04-18 01:16

我正在尝试用Python制作一个带图形界面的程序（很可能会用到Kivy），目的是让两张图片的曝光度匹配。我想把这两张图片（可以是彩色的RGB格式或灰度图）并排显示，并且显示它们各自的直方图，还想加一个滑块来控制选中图片的曝光度。我希望能得到一些建议，看看该怎么做。

到目前为止，我已经读了好几篇帖子，发现有几种方法可以计算图片的直方图（比如用numpy、matplotlib、openCV和PIL），不过我对哪种方法最好（也就是安装的库和依赖最少）感到有些困惑。我还读到了一些关于改变图片曝光度的内容，有些人提到要调整亮度和对比度，所以说要改变曝光度就需要同时调整这两个参数吗？我知道openCV有equalizeHist这个功能，但它是自动处理的，而我希望两张图片的整体曝光度尽可能接近；所以我在考虑手动调整。如果能自动处理那当然很好，但我还在想怎么实现。

我知道你们非常重视自己的时间，所以如果你们没有时间深入回答这个问题，我也能理解。

直方图图像处理图形界面 opencv kivy 亮度曝光调整对比度

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让我们先来定义一下你所使用的曝光参数。你可以对明亮和黑暗的场景进行1秒的曝光，这样得到的图像会完全不同。或者，你可能希望这些图像的对比度相似，但这并不一定意味着它们的曝光是相同的。

既然你提到了直方图均衡化，你可以将两幅图像的直方图进行比较，使它们看起来对比度相等。直方图均衡化会让每幅图像的直方图看起来比较平坦，这样所有的亮度值都有相同的可能性（因此可以优化分布以最大化对比度——但并不总是让人觉得好看）。你可能想为每幅图像单独创建自己的非平坦直方图，并对其进行调整，直到图像看起来符合你的要求。

下面是一个伪代码的步骤：

计算每幅图像的直方图：H[i]
将直方图相加，得到累积直方图：C[i] = H[i]+C[i-1]，每幅图像单独处理；
对每个直方图进行归一化：C[i]/=sum(C(i))

在传统的直方图均衡化中，你会重新映射像素的亮度值，使它们的可能性相等：i2 = 255*C[i1]；而在你的情况下，你只是希望它们遵循你自己的直方图配置（这样你可以用滑块调整每幅图像的亮度分布，然后进行视觉比较）；例如，可以尝试这样的映射：i2 = i1*k + 255*C[i1]*(1-k)，其中滑块会改变k的值，从0.0到1.0。当k=1时，你得到的是原始图像，当k=0时，你得到的是完全的直方图均衡化。下面是我用来对Kinect深度图进行颜色映射的直方图均衡化函数，它将10000个级别映射到255个灰度级别。你需要根据自己的情况修改和调整这个函数。

// 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()

回答于 2025-04-18 由 Python大师

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我们这里有一个直方图调整的例子，可以查看。

不过听起来你更想了解的是直方图匹配。我这里有一些代码可以用来做这个，可以在这里找到，不过这个代码测试得不太充分。

如果你觉得这段代码有用，欢迎你向scikit-image提交一个请求，我们可以尝试把它整合进这个软件包里。

编辑于2019-04-29：现在直方图匹配已经包含在scikit-image里了。

回答于 2025-04-18 由 Python大师

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