为什么直方图均衡化上不显示图像：python

我正在尝试对图像进行直方图均衡。当我运行程序时，既不会显示输出图像，也不会显示错误

谁能告诉我哪里出了问题

试试：

 import numpy as np
 import cv2
 import scipy.misc, math
 from scipy.misc.pilutil import Image

while True:
  img = Image.open('img.jpg').convert(L)
  img1 = scipy.misc.fromimage(img)
  f1 = img1.flatten()
  hist,bins = np.histogram(img1, 256,[0,255])
  cdf = hist.cumsum
  cdf_m = np.ma.masked_equal(cdf,0)
  cdf_m = (cdf_m - cdf_m.min())*255/(cdf_m.max()-cdf_m.min())
  cdf = np.ma.filled(cdf_m,0)
  im2 = cdf[f1]
  im3 = np.reshape(im2,img1.shape)
  im4 = scipy.misc.toimage(img3)
  im4.show()

---

您是否也将scipy.misc.toimage（img3）更改为scipy.misc.toimage（im3）？是的…这是一个输入错误。任何其他的解决方案为什么它不起作用呢？我不太了解PIL来回答你的问题，但是如果你在你的sstem上提到PIL的版本可能会有所帮助。python-c“导入PIL；打印（PIL.VERSION）；打印（PIL.pull\u VERSION）”print是什么？将输出粘贴到您的问题中，这样人们就不必在评论中翻找来查看它。

import numpy as np
import cv2
import scipy.misc, math
from scipy.misc.pilutil import Image

while True:
  img = Image.open('img.jpg').convert(L)
  img1 = scipy.misc.fromimage(img)
  f1 = img1.flatten()
  hist,bins = np.histogram(img1, 256,[0,255])
  cdf = hist.cumsum
  cdf_m = np.ma.masked_equal(cdf,0)
  cdf_m = (cdf_m - cdf_m.min())*255/(cdf_m.max()-cdf_m.min())
  cdf = np.ma.filled(cdf_m,0)
  im2 = cdf[f1]
  im3 = np.reshape(im2,img1.shape)
  im4 = scipy.misc.toimage(im3)
  im4.format = "PNG" # out of paranoia mainly
  im4.show()