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直方图均衡化后，可以得到质量更高的新图像。该图像的灰度将不再是暗色调的图像，而是中等灰度的图像，比原始图像更清晰、更明亮。处理结果使图像更适合人类视觉特征或机器识别系统。
对比度？如果只是随机检查，那就是直方图。它可以被bgr2gray或bgr2hsv/HLS展平以获得单通道图像。或者将直接彩色RGB图像分为三个通道分别计算。为了平衡对比度的方法，有直方图均衡化和另外一种算法，叫白化之类的，很少使用，但在特定情况下效果更好。[现在躺在床上，我不记得它到底叫什么了]如果将来需要二值化，可以直接选择大津大律自适应二值化或三角形自适应二值化。它们有不同的特点。此外，在某些情况下，这种全局自适应二值化是不平衡的。或者在去除背景后分别计算上述两种算法的全局自适应二值化阈值。特定的场景需要特定的算法。至于什么时候用什么，你得自己试试。别问我。用我导师的话来说，“图像处理是一个经验算法，你只能通过更多的尝试才能知道。”。顺便说一句：对比度均衡化的效果通常不好，会带来噪音，影响后续的操作，会丢失一些原始图像的信息，所以我一般不做对比度均衡化/直方图归一化。
因为直方图均衡化后，原来的几个像素的灰度会被分配给其他的灰度，像素相对集中。经过处理后的图像灰度范围变大，对比度变大，清晰度变大，可以有效地增强图像。直方图均衡化是图像处理领域中利用图像直方图来调整对比度的一种方法。这种方法通常用于提高许多图像的局部对比度，特别是当有用数据的对比度非常接近时。这样，亮度可以更好地分布在直方图上。这样，就可以在不影响整体对比度的情况下增强局部对比度。直方图均衡化可以通过有效地扩展常用的亮度来实现这一功能。
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