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import numpy as np
import cv2
 
mri_img = np.load('mri_img.npy')
 
# normalization
mri_max = np.amax(mri_img)
mri_min = np.amin(mri_img)
mri_img = ((mri_img-mri_min)/(mri_max-mri_min))*255
mri_img = mri_img.astype('uint8')
 
r, c, h = mri_img.shape
for k in range(h):
 temp = mri_img[:,:,k]
 clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8))
 img = clahe.apply(temp)
 cv2.imshow('mri', np.concatenate([temp,img], 1))
 cv2.waitKey(0)

均衡化前、后对比效果

Python cv2 图像自适应灰度直方图均衡化处理方法

Python cv2 图像自适应灰度直方图均衡化处理方法

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以上这篇Python cv2 图像自适应灰度直方图均衡化处理方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

标签:
Python,cv2,图像,灰度

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。