第4章Python传统图像处理方法
习题答案
4-1读取一张图像，对其进行直方图均衡化以及自适应直方图均衡化，要求输出结果图像以及像素分布的情况，并进行对比观察。
要进行图像的直方图均衡化和自适应直方图均衡化，可以使用图像处理库，比如Python中的OpenCV。以下是一个示例代码，演示如何对一张图像进行这两种处理，然后输出结果图像和像素分布情况：
importcv2
importnumpyasnp
importmatplotlib.pyplotasplt
#读取图像
input_image=cv2.imread(input_image.jpg,cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
#直方图均衡化
equalized_image=cv2.equalizeHist(input_image)
#自适应直方图均衡化
clahe=cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0,tileGridSize=(8,8))
clahe_image=clahe.apply(input_image)
#绘制并保存结果图像
cv2.imwrite(equalized_image.jpg,equalized_image)
cv2.imwrite(clahe_image.jpg,clahe_image)
#绘制原图像、直方图均衡化后的图像和自适应直方图均衡化后的图像的直方图
hist_original=cv2.calcHist([input_image],[0],None,[256],[0,256])
hist_equalized=cv2.calcHist([equalized_image],[0],None,[256],[0,256])
hist_clahe=cv2.calcHist([clahe_image],[0],None,[256],[0,256])
plt.figure(figsize=(12,6))
plt.subplot(131),plt.imshow(input_image,cmap=gray),plt.title(OriginalImage)
plt.subplot(132),plt.imshow(equalized_image,cmap=gray),plt.title(EqualizedImage)
plt.subplot(133),plt.imshow(clahe_image,cmap=gray),plt.title(CLAHEImage)
plt.figure(figsize=(12,6))
plt.subplot(131),plt.plot(hist_original),plt.title(OriginalHistogram)
plt.subplot(132),plt.plot(hist_equalized),plt.title(EqualizedHistogram)
plt.subplot(133),plt.plot(hist_clahe),plt.title(CLAHEHistogram)
plt.show()
在这个示例中，需要替换input_image.jpg为要处理的图像文件的路径。代码首先读取图像，然后分别对其进行直方图均衡化和自适应直方图均衡化，然后绘制并保存处理后的图像以及它们的直方图。可以根据需要调整参数来控制均衡化效果。
4-2介绍一种常用的图像特征提取方法及其特征提取过程。
方向梯度直方图（HistogramofOrientedGradients，HOG）是一种常用的图像特征提取方法，主要用于识别物体的形状信息。HOG特征提取过程如下：
（1）计算图片中每个像素的梯度：捕获图像中的轮廓信息，因为边缘处的像素点往往具有较大的梯度值。
（2）将图片划分为很多大方格（称block），再将每个block划分成多个小方格（称cell）：通过划分cell和block，可以将图像划分为局部区域，以便在每个局部区域内统计梯度直方图。
（3）统计每个cell中的梯度分布直方图，得到每个cell的描述子（称descriptor），统计每个像素的梯度方向分布，并按梯度大小加权投影到直方图中：通过统计每个cell内所有像素的梯度方向分布，得到该cell的梯度直方图，作为该cell的特征描述子。
（4）将几个cell组成一个block，将每个cell的descriptor串联起来得到block的descriptor：由于单个cell的描述子可能受到噪声或局部光照变化的影响，通过组合多个cell的描述子形成block的描述子，可以提高特征的鲁棒性。
（5）将图片中