基于pycharm的python计算机视觉图像处理（直方图、高斯滤波、直方图均衡化）

打开pycharm
我们可以先将实验中所需要的库安装好：

打开点击files中的settings

跳出一个弹窗后，选中project interpreter，接着点击界面右边的加号。

在搜索框中输入要添加的库名，随后点击install package开始安装库。
将前置条件准备好之后
创建新的.py文件
开始进行实验

1,.图像轮廓和直方图
图像轮廓线和图线等高线。在画图像轮廓前需要转换为灰度图像，因为轮廓需要获取每个坐标[x,y]位置的像素值。下面是画图像轮廓和直方图的代码：

运行上诉代码，可以得到如下图的结果：

2.高斯滤波
高斯模糊可以用于定义图像尺度、计算兴趣点以及很多其他的应用场合。
下面是对图像进行模糊显示的代码：

运行上诉代码，可以得到如下图的结果：

上面第一幅图为待模糊图像，第二幅用高斯标准差为2进行模糊，第三幅用高斯标准差为5进行模糊，最后一幅用高斯标准差为10进行模糊。

3.直方图均衡化
一个极其有用的例子是灰度变换后进行直方图均衡化。图像均衡化作为预处理操作，在归一化图像强度时是一个很好的方式，并且通过直方图均衡化可以增加图像对比度。下面是对图像直方图进行均衡化处理的例子：

运行上面代码，可以得到下述结果：