浅谈Python Opencv中gamma变换的使用详解
发布时间:2020-12-16 20:46:59 所属栏目:Python 来源:网络整理
导读:伽马变换就是用来图像增强,其提升了暗部细节,简单来说就是通过非线性变换,让图像从暴光强度的线性响应变得更接近人眼感受的响应,即将漂白(相机曝光)或过暗(曝光不足)的图片,进行矫正。 伽马变换的基本形式如下: 大于1时,对图像的灰度分布直方图具
伽马变换就是用来图像增强,其提升了暗部细节,简单来说就是通过非线性变换,让图像从暴光强度的线性响应变得更接近人眼感受的响应,即将漂白(相机曝光)或过暗(曝光不足)的图片,进行矫正。 伽马变换的基本形式如下: 大于1时,对图像的灰度分布直方图具有拉伸作用(使灰度向高灰度值延展),而小于1时,对图像的灰度分布直方图具有收缩作用(是使灰度向低灰度值方向靠拢)。 #分道计算每个通道的直方图 img0 = cv2.imread('12.jpg') hist_b = cv2.calcHist([img0],[0],None,[256],[0,256]) hist_g = cv2.calcHist([img0],[1],256]) hist_r = cv2.calcHist([img0],[2],256]) def gamma_trans(img,gamma): #具体做法先归一化到1,然后gamma作为指数值求出新的像素值再还原 gamma_table = [np.power(x/255.0,gamma)*255.0 for x in range(256)] gamma_table = np.round(np.array(gamma_table)).astype(np.uint8) #实现映射用的是Opencv的查表函数 return cv2.LUT(img0,gamma_table) img0_corrted = gamma_trans(img0,0.5) cv2.imshow('img0',img0) cv2.imshow('gamma_image',img0_corrted) cv2.imwrite('gamma_image.png',img0_corrted) #分通道计算Gamma校正后的直方图 hist_b_c =cv2.calcHist([img0_corrted],256]) hist_g_c =cv2.calcHist([img0_corrted],256]) hist_r_c =cv2.calcHist([img0_corrted],256]) fig = plt.figure('gamma') pix_hists = [[hist_b,hist_g,hist_r],[hist_b_c,hist_g_c,hist_r_c]] pix_vals = range(256) for sub_plt,pix_hist in zip([121,122],pix_hists): ax = fig.add_subplot(sub_plt,projection='3d') for c,z,channel_hist in zip(['b','g','r'],[20,10,0],pix_hist): cs = [c] * 256 ax.bar(pix_vals,channel_hist,zs=z,zdir='y',color=cs,alpha=0.618,edgecolor='none',lw=0) ax.set_xlabel('Pixel Values') ax.set_xlim([0,256]) ax.set_ylabel('Count') ax.set_zlabel('Channels') plt.show() cv2.waitKey() 以上这篇浅谈Python Opencv中gamma变换的使用详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持编程小技巧。 您可能感兴趣的文章:
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