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浅谈Python Opencv中gamma变换的使用详解

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[开发(python) 所属分类 开发(python) | 发布者 店小二03 | 时间 | 作者 红领巾 ] 0人收藏点击收藏

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],None,[256],[0,256])
hist_r = cv2.calcHist([img0],[2],None,[256],[0,256])
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],[0],None,[256],[0,256])
hist_g_c =cv2.calcHist([img0_corrted],[1],None,[256],[0,256])
hist_r_c =cv2.calcHist([img0_corrted],[2],None,[256],[0,256])
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脚本之家。


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主题: OpenCVPython直方图UT分辨率
tags: hist,gamma,img0,cv2,calcHist,pix,corrted,None,ax,灰度,直方,Python,np,plt
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