# -*- coding: utf-8 -*- """ @File : 200107_測試直方圖均衡化.py @Time : 2020/1/7 15:34 @Author : Dontla @Email : sxana@qq.com @Software: PyCharm """ import numpy as np import pyrealsense2 as rs import cv2ctx = rs.context() pipeline = rs.pipeline(ctx) cfg = rs.config() cfg.enable_device('838212073161') cfg.enable_stream(rs.stream.depth, 640, 360, rs.format.z16, 30) cfg.enable_stream(rs.stream.color, 640, 360, rs.format.bgr8, 30) pipeline.start(cfg)def histogram_equalization(img):b = img[:, :, 0]g = img[:, :, 1]r = img[:, :, 2]h_b = cv2.equalizeHist(b)h_g = cv2.equalizeHist(g)h_r = cv2.equalizeHist(r)dst_img = cv2.merge((h_b, h_g, h_r))return dst_imgwhile True:frames = pipeline.wait_for_frames()color_frame = frames.get_color_frame()color_image = np.asanyarray(color_frame.get_data())dst_img = histogram_equalization(color_image)cv2.imshow('win', dst_img)cv2.waitKey(1)

結果：

視頻流暢度還行，就是有時色調失真嚴重，跟輸入給系統的圖像色調相去甚遠，識別率降低了不少。。。

如果可以，還是別用啥的預處理了，原生的自動曝光最棒！

參考文章：python 對圖片進行直方圖均衡化處理（批量自動遍歷文件夾圖片）

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Intel Realsense D435 测试视频流的直方图均衡化的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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