Python如何實現(xiàn)伽馬矯正
更新時間：2023年10月12日 14:35:52 作者：一米陽光zw
這篇文章主要介紹了Python如何實現(xiàn)伽馬矯正問題,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助,如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教
Python實現(xiàn)伽馬矯正
伽馬矯正是一種借助了指數(shù)變換映射的增強技術。
伽馬矯正的映射函數(shù)可表示為:d = T(s)= csY ,其中c和y為常數(shù)。
y的值是控制變換效果的主要因素，所以被稱之為伽馬矯正。
如右圖所示：
- 當y 之1時，輸入的低灰度范圍被壓縮，高灰度范圍被拉伸，實現(xiàn)了強化亮部，壓縮暗部的圖像增強效果;
- 當y >1時，輸入的高灰度范圍被壓縮，
- 低灰度范圍被拉伸，實現(xiàn)了強化暗部，壓縮亮部的圖像增強效果;
gama,pY
代碼實現(xiàn)
import numpy as np
import cv2
def gama_trans(img, gamma):
# 先歸一化處理，再做伽馬計算，再還原到[0,255]
gmma_list = [np.power(x / 255.0, gamma) * 255.0 for x in range(256)]
# 將列表換成nparray,換成無符號8為數(shù)
gamma_table = np.round(np.array(gmma_list)).astype(np.uint8)
return cv2.LUT(img, gamma_table)
# 定義matshow方法
def matshow(title='image', image=None, gray=False):
if isinstance(image, np.ndarray):
if len(image.shape) == 2:
pass
elif gray:
# 轉換成GRAY格式
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
else:
# 圖片默認BGR通道，將突破轉換成RGB
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
# 使用這種方式顯示圖片可能會導致圖片顯示畸形
# cv2.imshow('image', image)
plt.figure()
# 載入圖像
plt.imshow(image, cmap="gray")
# 設置標題
plt.title(title)
plt.show()
if __name__ == '__main__':
im = cv2.imread('data/lena.jpg', 0)
matshow('im', im)
# 使用小于1的伽馬值
im = gama_trans(im, 0.5)
matshow('im0.5', im)
# 使用大于1的伽馬值
im = gama_trans(im, 3)
matshow('im3', im)實現(xiàn)效果
總結
以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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