Python中如何实现光照归一化（提高图像识别准确率的重要方法） |达内python 百度云盘

什么是光照归一化？

光照归一化是一种将图像中的光照和阴影效果归一化的技术，以便更好地进行图像识别和分析。在实际应用中，光照和阴影效果会影响图像的亮度、颜色和对比度等特征，从而影响机器学习算法的准确性。

光照归一化的原理

光照归一化的原理是通过对图像中的光照和阴影效果进行分析和处理，将它们归一化成一个统一的光照模型，以便更好地进行图像识别和分析。常用的光照模型包括球形谐波函数（SH）和光照颜色渐变（CG）等。

中的光照归一化实现

CVPyage等。下面是一个简单的光照归一化示例代码

port cv2portumpypageport exposure

读取图像greadage.jpg’, cv2.IMRED_COLOR)

将图像转换为灰度图像g, cv2.COLOR_RGB2GRY)

对图像进行直方图均衡化

equalized = exposure.equalize_hist(gray)

对图像进行CLHE（对比度受限的自适应直方图均衡化）处理it=2.0, tileGridSize=(8,8))g = clahe.apply(gray)

显示原图和处理后的图像showalageg)showage’, equalized)showageg)

等待按键退出

cv2.waitKey(0)dows()

ageCV库中的CLHE函数对图像进行对比度受限的自适应直方图均衡化处理，以进一步提高图像的对比度和细节。显示原始图像和处理后的图像，并等待按键退出。

CVPyage等。