使用场景：

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：

直方图匹配：将图片的直方图与目标图相匹配，使两张图片的视觉感觉接近

直方图匹配又称直方图规定化，是指将图像的直方图变成规定形状的直方图的图像增强方法。将某个图像或某个区域的直方图匹配到另一个图像上。保持两个图像的颜色一致。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

当图像被描述为直方图时，所有的空间信息都丢失了。直方图描述了每个灰度级具有的像素个数，但是这些像素在图像中的位置不能提供任何线索。即便如此，直方图还是有用的:

（1）一个特定的图像有唯一的直方图，但两个图像的直方图相同并不意味着图像相同。

(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