相信好多人在開始學習FPGA圖像處理的時候都是接觸的RGB轉灰度圖，Sobel圖像檢測，直方圖均衡化這樣的算法。

然后在做直方圖均衡化的時候也是要先RGB轉灰度，然后再對灰度圖進行直方圖均衡化，網上的課程也大多數都是這樣做的，不知道大家會不會產生一個疑問就不能直接對RGB圖做直方圖均衡化嗎？

首先說答案是不可以的。

我們來看看為什么。

先來看一段簡單的代碼：

img = cv2.imread(r'E:python_image_simpythonProjectsimimgimg.png')


equ=cv2.equalizeHist(img)


cv2.imshow('bgr', img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

讀取一張圖片，然后對其做直方圖均衡化，很簡單，但是OpenCV報錯了。

報錯說直方圖均衡化這個函數的參數應該是CV_8UC1，那么我們將RGB通道給分離出來分別進行直方圖均衡化不就好了嗎，說干就干。

img = cv2.imread(r'E:python_image_simpythonProjectsimimgimg.png')


b, g, r = cv2.split(img)
equ_b = cv2.equalizeHist(b)
equ_g = cv2.equalizeHist(g)
equ_r = cv2.equalizeHist(r)
equ = cv2.merge([equ_b, equ_g, equ_r])
cv2.imshow('bgr', img)
cv2.imshow('bgr_equ', equ)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

上述代碼將BGR通道進行了分離，然后分別進行直方圖均衡化，最后再將結果給合并起來。

ps：opencv讀取的圖片默認是BGR格式的，而不是RGB格式的。

來看看效果吧。

一個原圖，一個效果圖，可以發現效果很差，把我們原先的色彩都給打亂了。特別是圖像的上半部分直接顏色都變了。

那么這是為啥呢。

這個就需要了解一下什么是色彩空間了。

色彩是一種感性的認識，科學家們為了去表示色彩就發明了許多的色彩空間，比如RGB，YUV，HSV，HSI，HSL等多種表示方式，每一種使用范圍也不太一樣。

比如RGB色彩空間把圖像用紅色，綠色，藍色來表示，但是這種色彩空間把圖像的亮度和色度混在了一起進行表示，也就是不區分luma和chroma 的值，這樣在對其中某一個進行變換的時候就會把另外一個也進行了變換。比如在進行直方圖均衡化的時候是對luma進行操作的，由于RGB混在一起的表示形式就會把chroma也給搞亂掉，這樣就表現出來了上圖的效果。

如果是對圖像進行線性變換的話還能恢復過來，如果是非線性的變化那豈不是搞不回來了，把另外一個徹底搞亂掉了。

而YUV色彩空間用Y來表示亮度，用UV表示色度，這樣單獨對Y通道進行直方圖均衡化就可以了，不會對色度產生影響。

import cv2


img = cv2.imread(r'E:python_image_simpythonProjectsimimgimg.png')


y, u, v = cv2.split(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2YUV))


b, g, r = cv2.split(img)
equ_b = cv2.equalizeHist(b)
equ_g = cv2.equalizeHist(g)
equ_r = cv2.equalizeHist(r)
equ_y = cv2.equalizeHist(y)
yuv = cv2.merge([equ_y, u, v])
yuv = cv2.cvtColor(yuv, cv2.COLOR_YUV2BGR)


equ = cv2.merge([equ_b, equ_g, equ_r])


# stacking images side-by-side
cv2.imshow('rgb', img)
cv2.imshow('bgr_equ', equ)
cv2.imshow('yuv_equ',yuv)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

上述代碼將BGR色彩空間轉為YUV，然后對Y通道進行直方圖均衡化，最后再轉回BGR色彩空間。

來看看效果圖。

直方圖均衡化后比直接RGB直方圖的效果要好很多。

最后這個對比圖是通過matplotlib畫出來的，需要注意的是matplotlib默認是RGB模式的，所以需要將BGR轉為RGB才能正常顯示出來。

import matplotlib.pyplot as plt


img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
equ = cv2.cvtColor(equ, cv2.COLOR_BGR2RGB)
yuv = cv2.cvtColor(yuv, cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.figure()
plt.subplot(1, 3, 1)
plt.imshow(img)
plt.title("img")
plt.subplot(1, 3, 2)
plt.imshow(equ)
plt.title("bgr_equ")
plt.subplot(1, 3, 3)
plt.title("yuv_euq")
plt.imshow(yuv)


plt.show()

審核編輯：湯梓紅