浅谈Python Opencv中gamma变换的使用详解

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我们。

您可能感兴趣的文章:

  • 在Python下利用OpenCV来旋转图像的教程
  • python opencv 图像尺寸变换方法
  • python使用opencv读取图片的实例
  • Python实现OpenCV的安装与使用示例
  • opencv改变imshow窗口大小,窗口位置的方法
  • python opencv设置摄像头分辨率以及各个参数的方法
赞 (0)

相关推荐

  • python opencv 图像尺寸变换方法

    利用Python OpenCV中的 cv.Resize(源,目标,变换方法)就可以实现变换为想要的尺寸了 源文件:就不用说了 目标:你可以对图像进行倍数的放大和缩小 也可以直接的输入尺寸大小 变换的方法: CV_INTER_NN - 最近邻插值, CV_INTER_LINEAR - 双线性插值 (缺省使用) CV_INTER_AREA - 使用象素关系重采样.当图像缩小时候,该方法可以避免波纹出现.当图像放大时,类似于 CV_INTER_NN 方法.. CV_INTER_CUBIC - 立方插值

  • Python实现OpenCV的安装与使用示例

    Python实现OpenCV的安装与使用示例

    本文实例讲述了Python实现OpenCV的安装与使用.分享给大家供大家参考,具体如下: 由于下一步要开始研究下深度学习,而深度学习领域很多的算法和应用都是用Python来实现的,把Python转成C++代码耗时太多,不如直接学习下Python直接医用Python的代码.搭建Python环境的过程是很耗时的,但是现在回头来看又觉得其实没有多少步骤,主要是在自己不明白的时候老是会出现各种各样奇奇怪怪的问题.现在只是对正确的步骤做个记录吧. 环境搭建: 1.Python的安装,没什么可说的,一直下一

  • opencv改变imshow窗口大小,窗口位置的方法

    如下所示: cv2.HoughLinesP cv2.namedWindow("enhanced",0); cv2.resizeWindow("enhanced", 640, 480); cv2.imshow("enhanced",lines) cv2.waitKey(0) 创建窗口时候改变下参数就可以鼠标随意拖动窗口改变大小啦 cv::namedWindow("camera", CV_WINDOW_NORMAL);//CV_W

  • python opencv设置摄像头分辨率以及各个参数的方法

    1,为了获取视频,你应该创建一个 VideoCapture 对象.他的参数可以是设备的索引号,或者是一个视频文件.设备索引号就是在指定要使用的摄像头.一般的笔记本电脑都有内置摄像头.所以参数就是 0.你可以通过设置成 1 或者其他的来选择别的摄像头.之后,你就可以一帧一帧的捕获视频了.但是最后,别忘了停止捕获视频.使用 ls /dev/video*命令可以查看摄像头设备 2,cap.read() 返回一个布尔值(True/False).如果帧读取的是正确的,就是 True.所以最后你可以通过检查

  • 在Python下利用OpenCV来旋转图像的教程

    OpenCV是应用最被广泛的的开源视觉库.他允许你使用很少的代码来检测图片或视频中的人脸. 这里有一些互联网上的教程来阐述怎么在OpenCV中使用仿射变换(affine transform)旋转图片--他们并没有处理旋转一个图片里的矩形一般会把矩形的边角切掉这一问题,所以产生的图片需要修改.当正确的使用一点代码时,这是一点瑕疵. def rotate_about_center(src, angle, scale=1.): w = src.shape[1] h = src.shape[0] ran

  • python使用opencv读取图片的实例

    安装好环境后,开始了第一个Hello word 例子,如何读取图片,保存图品 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #读取图片代码 img = cv2.imread('test.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) #IMREAD_COLOR = 1 #IMREAD_UNCHANGED = -1 #展示图片 cv2.imshow('image',img) cv2.waitKey(0) cv2.d

  • 浅谈Python Opencv中gamma变换的使用详解

    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],

  • 浅谈python opencv对图像颜色通道进行加减操作溢出

    由于opencv读入图片数据类型是uint8类型,直接加减会导致数据溢出现象 (1)用Numpy操作 可以先将图片数据类型转换成int类型进行计算, data=np.array(image,dtype='int') 经过处理后(如:遍历,将大于255的置为255,小于0的置为0) 再将图片还原成uint8类型 data=np.array(image,dtype='uint8') 注意: (1)如果直接相加,那么 当像素值 > 255时,结果为对256取模的结果,例如:(240+66) % 256

  • 浅谈python numpy中nonzero()的用法

    nonzero函数返回非零元素的目录. 返回值为元组, 两个值分别为两个维度, 包含了相应维度上非零元素的目录值. import numpy as np A = np.mat([[0,1,2,3,4,3,2,1,0],[0,1,2,3,4,5,6,7,0]]) x = A.nonzero() #取出矩阵中的非零元素的坐标 print x #输出是一个元组,两个维度.一一对应, #返回非零元素在矩阵中的位置,前一个列表存放非零行坐标,后一个列表存放非零元素列坐标 #(array([0, 0, 0,

  • Python OpenCV图像处理之图像滤波特效详解

    Python OpenCV图像处理之图像滤波特效详解

    目录 1分类 2邻域滤波 2.1线性滤波 2.2非线性滤波 3频域滤波 3.1低通滤波 3.2高通滤波 1 分类 图像滤波按图像域可分为两种类型: 邻域滤波(Spatial Domain Filter),其本质是数字窗口上的数学运算.一般用于图像平滑.图像锐化.特征提取(如纹理测量.边缘检测)等,邻域滤波使用邻域算子——利用给定像素周围像素值以决定此像素最终输出的一种算子 频域滤波(Frequency Domain Filter),其本质是对像素频率的修改.一般用于降噪.重采样.图像压缩等. 按

  • Python OpenCV实现图片预处理的方法详解

    Python OpenCV实现图片预处理的方法详解

    目录 一.图片预处理 1.1 边界填充(padding) 1.2 融合图片(mixup) 1.3 图像阈值 二.滤波器 2.1 均值滤波器 2.2 方框滤波器 2.3 高斯滤波器 2.4 中值滤波 2.5 所有滤波器按照上述顺序输出 一.图片预处理 1.1 边界填充(padding) 方法 : cv2.copyMakeBorder BORDER_REPLICATE:复制法,也就是复制最边缘像素. BORDER_REFLECT:反射法,对感兴趣的图像中的像素在两边进行复制例如:fedcba|abc

  • 浅谈int8_t int64_t size_t ssize_t的相关问题(详解)

    在代码中经常看到int8_t/int16_t/int32_t/int64_t/uint8_t/size_t/ssize_t,以前对这个问题一直是稀里糊涂的,不明白它们到底是什么数据类型,现在上班了,必须把它弄明白了 uint8_t之类 那么_t的意思到底表示什么?具体的官方答案没有找到,不过我觉得有个答案比较接近.它就是一个结构的标注,可以理解为type/typedef的缩写,表示它是通过typedef定义的,而不是其它数据类型.既然它们都不是新的数据类型,只是使用typedef给类型起的别名,

  • Python OpenCV对图像进行模糊处理详解流程

    Python OpenCV对图像进行模糊处理详解流程

    其实我们平时在深度学习中所说的卷积操作,在 opencv 中也可以进行,或者说是类似操作.那么它是什么操作呢?它就是图像的模糊(滤波)处理. 均值滤波 使用 opencv 中的cv2.blur(src, ksize)函数.其参数说明是: src: 原图像 ksize: 模糊核大小 原理:它只取内核区域下所有像素的平均值并替换中心元素.3x3 标准化的盒式过滤器如下所示: 特征:核中区域贡献率相同. 作用:对于椒盐噪声的滤除效果比较好. # -*-coding:utf-8-*- ""&q

  • Python OpenCV实现识别信用卡号教程详解

    Python OpenCV实现识别信用卡号教程详解

    目录 通过与 OpenCV 模板匹配的 OCR 信用卡 OCR 结果 总结 今天的博文分为三个部分. 在第一部分中,我们将讨论 OCR-A 字体,这是一种专为辅助光学字符识别算法而创建的字体. 然后我们将设计一种计算机视觉和图像处理算法,它可以: 本地化信用卡上的四组四位数字. 提取这四个分组中的每一个,然后单独分割 16 个数字中的每一个. 使用模板匹配和 OCR-A 字体识别 16 个信用卡数字中的每一个. 最后,我们将看一些将信用卡 OCR 算法应用于实际图像的示例. 通过与 OpenCV

  • Python OpenCV特征检测之特征匹配方式详解

    Python OpenCV特征检测之特征匹配方式详解

    目录 前言  一.暴力匹配器 二.FLANN匹配器 前言  获得图像的关键点后,可通过计算得到关键点的描述符.关键点描述符可用于图像的特征匹配.通常,在计算图A是否包含图B的特征区域时,将图A称做训练图像,将图B称为查询图像.图A的关键点描述符称为训练描述符,图B的关键点描述符称为查询描述符. 一.暴力匹配器 暴力匹配器使用描述符进行特征比较.在比较时,暴力匹配器首先在查询描述符中取一个关键点的描述符,将其与训练描述符中的所有关键点描述符进行比较,每次比较后会给出一个距离值,距离最小的值对应最佳

  • 对python 数据处理中的LabelEncoder 和 OneHotEncoder详解

    如下所示: #简单来说 LabelEncoder 是对不连续的数字或者文本进行编号 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder() le.fit([1,5,67,100]) le.transform([1,1,100,67,5]) 输出: array([0,0,3,2,1]) #OneHotEncoder 用于将表示分类的数据扩维: from sklearn.preprocessing import OneHo

随机推荐