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数字图像处理Python实现图像灰度变换、直方图均衡、均值滤波

直方图均衡化直方图均衡化是将原图像通过某种变换，得到一幅灰度直方图为均匀分布的新图像的方法。直方图均衡化方法的基本思想是对在图像中像素个数多的灰度级进行展宽，而对像素个数少的灰度级进行缩减。

我们先来看看相应的直方图和累积直方图，然后使用 OpenCV 进行直方图均衡化。我们可以看出来直方图大部分在灰度值较高的部分，而且分布很集中。而我们希望直方图的分布比较分散，能够涵盖整个 x 轴。

)点运算针对图像中的每一个像素灰度，独立地进行灰度值的改变；2)输出图像中每个像素点的灰度值，仅取决于相应输入像素点的值；3)点运算不改变图像内的空间关系；4)从像素到像素的操作；5)点运算可完全由灰度变换函数或灰度映射表确定。

空间域的处理方法有：单波段操作，点运算邻域运算多波段操作，代数运算剖面运算对单幅图像像元进行的逐个像元计算。

数字图像代数运算：应用：加法：去除加性噪声，图像叠加。

1、首先使用Python中的视频处理库导入视频文件。其次使用库中的音量调整函数调整视频的音量大小。最后使用GUI库创建一个按钮，将按钮与音量调整函数绑定，实现点击按钮来调整音量的功能。

2、在上述代码中，使用Tkinter实现了一个包含标签和按钮的视频界面。当用户点击按钮时，就会弹出消息框并显示欢迎信息。

3、然后你只需点音频选项卡，添加音频，导入你的配音就行啦！最后祝你成为一个优秀的UP主！问题四：怎样在视频中插入声音用【会声会影】或者是【抓抓】的软件都行。

在本节中，我们将使用Python创建一个高斯白噪声序列并做一些检查。它有助于在实践中创建和评估白噪声时间序列。

需要载入numpy和scipy库，若需要做可视化还需要matplotlib（附加dateutil， pytz， pyparsing， cycler， setuptools库）。不画图就只要前两个。

因此，需要先生成一个随机数z，然后用高斯函数得知其发生的概率是多少。也就是pz。然后，知道这个z“应该”的发生概率是多少之后，我们就要想办法让他按这个概率作用于原图上的像素。

如果要改变图像本身的内容，就属于颜色变换类的数据增强了，常见的包括噪声、模糊、颜色变换、擦除、填充等等。基于噪声的数据增强就是在原来的图片的基础上，随机叠加一些噪声，最常见的做法就是高斯噪声。

在使用自定义函数时，您只需将所需参数传递给函数，并调用函数即可。

random函数用法就是随机生成（0，1）之间的浮点数。在指定范围内，按指定基数递增的集合中获得一个随机数，有三个参数，前两个参数代表范围上限和下限，第三个参数是递增增量，不包括下限，包括上限。

Python标准库中的random函数，可以生成随机浮点数、整数、字符串，甚至帮助你随机选择列表序列中的一个元素，打乱一组数据等。函数randint的使用 OUT = RANDINT 产生一个“ 0 ”或“ 1 ”等概率。

在MATLAB进行数值的运算以及规律探索当中，常常需要用random函数来生成一些特殊的矩阵，下面我们就通过实例介绍random函数的用法。

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