（非直接利用函数）python绘制灰度图像直方图及其均衡化

由于学习的需要，利用python和opencv实现简单的灰度图直方图绘制及其均衡化 。

import cv2 as cv
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

#画直方图
def zhifangtu(image):
a = [0]*256       #创建储存像素数的一维数组
w = image.shape[0]#得到图像宽高
h = image.shape[1]
#计算灰度像素数
for i in range(w):
for j in range(h):
gray = image[i,j]
a[gray] += 1
#以灰度为x轴像素数为y轴画直方图
y = a
x = [i for i in range(256)]
plt.figure()
plt.title("zhifangtu")
plt.xlabel("Bins")
plt.ylabel("Pixels")
plt.plot(x,y)
plt.xlim([0,256])
return a          #返回灰度像素数

#将图像均衡化
def junhenghua(a,image):#入口参数：灰度像素数和图片
b = [0]*256#储存个灰度像素占比数据
c = [0]*256#储存累计分布数据
w = image.shape[0]
h = image.shape[1]
mn = w*h*1.0
img = np.zeros([w,h],np.uint8)#创建空数组储存均衡化后数据

#计算灰度分布密度
for i in range(len(a)):
b[i] = a[i]/mn
#计算累计直方图数据
for i in range(len(c)):
if i == 1:
c[i] = b[i]
else:
c[i] = c[i-1]+b[i]
a[i] = int(255*c[i])
#对各灰度值进行均衡化映射
for i in range(w):
for j in range(h):
img[i,j] = a[image[i,j]]

return img#返回均衡化后图像

image = cv.imread("D:/test/aaa.tif",0)#读取灰度图像
cv.imshow("base",image)
a = zhifangtu(image)                  #画原始图像直方图并得到灰度像素数
b = junhenghua(a,image)               #将图像均衡化
cv.imshow('junhenghua',b)
zhifangtu(b)                          #画均衡化后图像直方图
plt.show()