python 图像判断,清晰度(明暗),彩色与黑白实例

1,判断图像清晰度,明暗,

原理,Laplacian算法。偏暗的图片,二阶导数小,区域变化小;偏亮的图片,二阶导数大,区域变化快。

import cv2

def getImageVar(imgPath):
  image = cv2.imread(imgPath)
  img2gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
  imageVar = cv2.Laplacian(img2gray, cv2.CV_64F).var()
  return imageVar

imageVar = getImageVar("./lena.jpg")
print(imageVar)

输出结果:

2119.0913581351697

2,判断黑白或彩色图片

原理,通道变化

def is_color_image(url):
  im=Image.open(url)
  pix=im.convert('RGB')
  width=im.size[0]
  height=im.size[1]
  oimage_color_type="Grey Image"
  is_color=[]
  for x in range(width):
    for y in range(height):
      r,g,b=pix.getpixel((x,y))
      r=int(r)
      g=int(g)
      b=int(b)
      if (r==g) and (g==b):
        pass
      else:
        oimage_color_type='Color Image'
  return oimage_color_type

补充知识:求图片的平均亮度

图像相关开发中,有时我们需要知道和了解图片的 亮度 这一信息,例如判断图片是否曝光严重过度或者太黑什么都看不清。

那么怎么去获取到图片的 平均亮度 这一信息呢?

一、YUV 图片

一般相机的原始数据类型就是 YUV 格式,这种格式下很容易求得亮度,因为它的 Y 通道就是亮度通道,我们只需要求得 Y 通道的平均值就可以了。

由于 YUV 图片前 width * height 个字节存放的就是 Y 的值,所以其均值计算如下:

void calculate_average_brightness(const unsigned char* image, const int width, const int height, double* brightness) {
  int length = width * height;
  double sum;
  for (int i = 0; i < length; ++i) {
    sum += image[i];
  }
  brightness = sum / length; // brightness value: [0, 255]
}

注意这样计算得到的亮度值范围为 0~255,如果要归一化的话,再除以 255 即可。

二、RGB 图片

RGB 图片的计算理论和上述差不多,不过我们需要先求得 R、G、B 三个通道的均值。

RGB 图片的亮度计算公式为:

Y = 0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * B ​

以上这篇python 图像判断,清晰度(明暗),彩色与黑白实例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我们。

(0)

相关推荐

  • python中PS 图像调整算法原理之亮度调整

    亮度调整 非线性亮度调整: 对于R,G,B三个通道,每个通道增加相同的增量. 线性亮度调整: 利用HSL颜色空间,通过只对其L(亮度)部分调整,可达到图像亮度的线性调整.但是,RGB和HSL颜色空间的转换很繁琐,一般还需要浮点数的运算,不仅增加了代码的复杂度,更重要的是要逐点将RGB转换为HSL,然后确定新的L值,再将HSL转换为RGB,运行速度可想而知是很慢的.要想提高图像亮度线性调整的速度,应该从三方面考虑,一是变浮点运算为整数运算,二是只提取HSL的L部分进行调整,三是采用汇编代码,在De

  • python通过pil将图片转换成黑白效果的方法

    本文实例讲述了python通过pil将图片转换成黑白效果的方法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: pil功能强大,convert方法可以轻易的将图片转换,下面的代码可以将图片转换成黑白效果 from PIL import Image image_file = Image.open("convert_image.png") # open colour image image_file = image_file.convert('1') # convert image to black

  • Python 图像对比度增强的几种方法(小结)

    图像处理工具--灰度直方图 灰度直方图时图像灰度级的函数,用来描述每个灰度级在图像矩阵中的像素个数或者占有率. 例子:矩阵 图片来自网络,侵删! 上面图片的灰度直方图 python实现 #!usr/bin/env python #-*- coding:utf-8 _*- """ @author:Sui yue @describe: 灰度直方图,描述每个灰度级在图像矩阵中的像素个数或者占有率 @time: 2019/09/15 """ import

  • python 图片二值化处理(处理后为纯黑白的图片)

    先随便招一张图片test.jpg做案例 然后对图片进行处理 # 图片二值化 from PIL import Image img = Image.open('test.jpg') # 模式L"为灰色图像,它的每个像素用8个bit表示,0表示黑,255表示白,其他数字表示不同的灰度. Img = img.convert('L') Img.save("test1.jpg") # 自定义灰度界限,大于这个值为黑色,小于这个值为白色 threshold = 200 table = []

  • python 图像判断,清晰度(明暗),彩色与黑白实例

    1,判断图像清晰度,明暗, 原理,Laplacian算法.偏暗的图片,二阶导数小,区域变化小:偏亮的图片,二阶导数大,区域变化快. import cv2 def getImageVar(imgPath): image = cv2.imread(imgPath) img2gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) imageVar = cv2.Laplacian(img2gray, cv2.CV_64F).var() return imageVar

  • C#数字图像处理之图像二值化(彩色变黑白)的方法

    本文实例讲述了C#数字图像处理之图像二值化(彩色变黑白)的方法.分享给大家供大家参考.具体如下: //定义图像二值化函数 private static Bitmap PBinary(Bitmap src,int v) { int w = src.Width; int h = src.Height; Bitmap dstBitmap = new Bitmap(src.Width ,src.Height ,System .Drawing .Imaging .PixelFormat .Format24

  • Python图像阈值化处理及算法比对实例解析

    图像的二值化或阈值化(Binarization)旨在提取图像中的目标物体,将背景以及噪声区分开来.通常会设定一个阈值T,通过T将图像的像素划分为两类:大于T的像素群和小于T的像素群. 灰度转换处理后的图像中,每个像素都只有一个灰度值,其大小表示明暗程度.二值化处理可以将图像中的像素划分为两类颜色,常用的二值化算法如公式1所示: {Y=0,gray<TY=255,gray>=T {Y=0,gray<TY=255,gray>=T​ 当灰度Gray小于阈值T时,其像素设置为0,表示黑色:

  • Python图像锐化与边缘检测之Sobel与Laplacian算子详解

    目录 一.Sobel算子 二.Laplacian算子 三.总结 一.Sobel算子 Sobel算子是一种用于边缘检测的离散微分算子,它结合了高斯平滑和微分求导.该算子用于计算图像明暗程度近似值,根据图像边缘旁边明暗程度把该区域内超过某个数的特定点记为边缘.Sobel算子在Prewitt算子的基础上增加了权重的概念,认为相邻点的距离远近对当前像素点的影响是不同的,距离越近的像素点对应当前像素的影响越大,从而实现图像锐化并突出边缘轮廓[1-4]. Sobel算子的边缘定位更准确,常用于噪声较多.灰度

  • python opencv判断图像是否为空的实例

    如下所示: import cv2 im = cv2.imread('2.jpg') if im is None: print("图像为空") # cv2.imshow("ss", im) # cv2.waitKey(0) 以上这篇python opencv判断图像是否为空的实例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我们.

  • Python 实现判断图片格式并转换,将转换的图像存到生成的文件夹中

    我就废话不多说了,直接上代码吧! import Image from datetime import datetime import os str = '/home/dltest/caffe/examples/sgg_datas/images/result_test/zutest/' + datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S") while True==os.path.exists(str): str = str + datetime.now()

  • Python图像运算之图像掩膜直方图和HS直方图详解

    目录 一.图像掩膜直方图 二.图像HS直方图 三.直方图判断白天黑夜 四.总结 一.图像掩膜直方图 如果要统计图像的某一部分直方图,就需要使用掩码(蒙板)来进行计算.假设将要统计的部分设置为白色,其余部分设置为黑色,然后使用该掩膜进行直方图绘制,其完整代码如下所示. # -*- coding: utf-8 -*- # By:Eastmount import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotl

  • Python图像运算之图像灰度线性变换详解

    目录 一.灰度线性变换 二.图像灰度上移变换 三.图像对比度增强变换 四.图像对比度减弱变换 五.图像灰度反色变换 六.总结 一.灰度线性变换 图像的灰度线性变换是通过建立灰度映射来调整原始图像的灰度,从而改善图像的质量,凸显图像的细节,提高图像的对比度.灰度线性变换的计算公式如(12-1)所示: 该公式中DB表示灰度线性变换后的灰度值,DA表示变换前输入图像的灰度值,α和b为线性变换方程f(D)的参数,分别表示斜率和截距[1-4]. 当α=1,b=0时,保持原始图像 当α=1,b!=0时,图像

  • Python图像运算之图像阈值化处理详解

    目录 一.图像阈值化 二.固定阈值化处理 1.二进制阈值化 2.反二进制阈值化 3.截断阈值化 4.阈值化为0 5.反阈值化为0 三.自适应阈值化处理 四.总结 一.图像阈值化 图像阈值化(Binarization)旨在剔除掉图像中一些低于或高于一定值的像素,从而提取图像中的物体,将图像的背景和噪声区分开来. 灰度化处理后的图像中,每个像素都只有一个灰度值,其大小表示明暗程度.阈值化处理可以将图像中的像素划分为两类颜色,常见的阈值化算法如公式(1)所示: 当某个像素点的灰度Gray(i,j)小于

  • Python使用MyQR制作专属动态彩色二维码功能

    Python中有一个非常有趣好玩的库MyQR,不仅可以制作各种漂亮的二维码,还可以生成动态彩色二维码. MyQR是一个能够生成自定义二维码的第三方库,你可以根据需要生成普通二维码.带图片的艺术二维码,也可以生成动态二维码. 生成动态二维码 效果图如下: 二维码扫描上图看看 我们首先要安装MyQR库,直接用pip3 install myqr(or MyQR).需要注意的是MyQR依赖于Python3,在Python2的环境下可能无法正常运行. 这个库提供了两种使用方法,一种是直接使用命令行的方式,

随机推荐