在模型训练前使用直方图匹配，使两个图像的颜色更加一致，这是一种数据处理方法（例如，当图像风格转换时，直方图匹配将使源域更接近目标域的图像颜色，从而使风格转换效果更好...）
概念：
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直方图匹配又称直方图规定化。单波段图像直方图可以匹配，也可以同时匹配多波段图像。在比较两个图像之前，直方图通常是一致的。
基本介绍
。，。即便如此，直方图还是有用的:
（1）。
(2)图像中特定对象的直方图是平移的。
(3)图像中特定对象的直方图旋转不变。
(4)如果一个图像由两个不连接的区域组成，每个区域的直方图已知，则整个图像的直方图是两个区域的直方图之和。显然，这个结论可以推广到任何数量的不连接区域。
用途
数字化参数
直方图可以作为判断图像是否合理使用所有允许灰度范围的指标。一般来说，图像应该使用所有或几乎所有可能的灰度。
如果图像的灰度级超过数字化器可以处理的范围，则超出范围的灰度级简单地放置为0或255，从而在直方图的两端（或一端）产生峰值。因此，在数字化之前检查直方图是一个好习惯。
选择图像二值化边界阀值
轮廓线可以在图像中建立简单物体的边界。以轮廓线为边界的技术称为阀值化。例如，图像的前景是浅色的，背景是深色的。深色背景产生直方图左峰，浅色前景产生直方图右峰。物体边界附近的灰度级介于两个峰值之间，像素数较少，反映在直方图中的是两个峰值之间的谷底。选择谷底T的灰度值为零；如果大于T的灰度值为1，则获得二值图像。
小于T的灰度值也可以放置为零，大于T的灰度值不变，从而获得物体去除背景的图像。
直方图匹配_百度百科