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python+cv2实现自动gamma校正

作者:互联网

简单介绍

Gamma变换是对输入图像灰度值进行的非线性操作,使输出图像灰度值与输入图像灰度值呈指数关系:

 

Gamma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,让图像从曝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。

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)。

公式:,x是整幅图像像素的平均值,y是像素值最大范围的一半。

代码实现

import numpy as np
import cv2

def gamma_trans(img, gamma):  # gamma函数处理
    gamma_table = [np.power(x / 255.0, gamma) * 255.0 for x in range(256)]  # 建立映射表
    gamma_table = np.round(np.array(gamma_table)).astype(np.uint8)  # 颜色值为整数
    return cv2.LUT(img, gamma_table)  # 图片颜色查表。另外可以根据光强(颜色)均匀化原则设计自适应算法。

img_gray=cv2.imread(img_path,0)   # 灰度图读取,用于计算gamma值
img = cv2.imread(img_path)    # 原图读取
mean = np.mean(img_gray)
gamma_val = math.log10(0.5)/math.log10(mean/255)    # 公式计算gamma
image_gamma_correct = gamma_trans(img, gamma_val)   # gamma变换

  

实验结果

原图:

 

校正后的图:

 

标签:img,python,cv2,灰度,图像,np,gamma
来源: https://www.cnblogs.com/anguscai/p/11884904.html