clahe，如何应用Python处理医学影像学中的DICOM信息

1，如何应用Python处理医学影像学中的DICOM信息

调试开始后，调试控制台的最下面一行不是可以交互调试嘛这还不爽的话，launch.json里加一个`python -i`！

如何应用Python处理医学影像学中的DICOM信息

2，如何对hsi图像进行clahe

HSI是用来做处理的中间颜色模型，因为它更接近人的视觉系统，可以很直观的做出相应处理。比如亮度增强（I分量调节），亮度均衡等等。处理结束后应该转化为RGB然后显示。因为imshow/image等内建函数并没有直接显示HSI的map。

我不会~~~但还是要微笑~~~：）

如何对hsi图像进行clahe

3，python报错求解

cv2 没有 createCLAHE 属性

a[x] >= c 是一个表达式，返回的是这个表达式的结果，即一个 bool 类型的对象[].extend 方法接受的参数是可迭代的（iterable）对象，例如：a = [1,2,3]b = [4,5,6]a.extend(b) # a=[1, 2, 3, 4, 5, 6]楼主此处应该用 append 方法使用列表解析是最pythonic的解法，也是效率最高的b = [x for x in a if x >= c]

python报错求解

4，opencv中有没有提供限制对比度的自适应直方图均衡化

1.CLAHE简介 HE直方图增强，大家都不陌生，是一种比较古老的对比度增强算法，它有两种变体：AHE和CLAHE；两者都是自适应的增强算法，功能差不多，但是前者有一个很大的缺陷，就是有时候会过度放大图像中相同区域的噪声，为了解决这一问题，出现了HE的另一种改进算法，就是CLAHE；CLAHE是另外一种直方图均衡算法，能有效的增强或改善图像（局部）对比度，从而获取更多图像相关边缘信息有利于分割，比如在书架识别系统中的书脊切割中，使用CLAHE可以比传统的直方图增强方法达到更好的增强书脊边界直线的效果，从而有利于后续的书脊边界直线的检测和提取。还能够有效改善AHE中放大噪声的问题，虽然在实际中应用不多，但是效果确实不错。另外，CLAHE的有一个用途是被用来对图像去雾，跟何凯明的暗通道去雾效果有的一拼。 CLAHE和AHE的区别在于前者对区域对比度实行了限制，并且利用插值来加快计算。 2.CLAHE在OpenCV中的使用 2.1 增强灰度图像 [cpp] view plain copy Ptr<cv::CLAHE> clahe = createCLAHE(); clahe->setClipLimit(clipLimit); clahe->apply(src, dst); 2.2 增强彩色图像 [cpp] view plain copy vector<Mat> BGR; split(src,BGR); Ptr<cv::CLAHE> clahe = createCLAHE(); clahe->apply(BGR[0],BGR[0]); clahe->apply(BGR[1],BGR[1]); clahe->apply(BGR[2],BGR[2]); Mat res; merge(BGR,res);