opencv图像处理之gamma变换

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opencv图像处理之gamma变换

import cv2 import numpy as np img=cv2.imread('4.jpg') def adjust_gamma(image, gamma=1.0): invGamma = 1.0/gamma table = [] for i in range(256): table.append(((i / 255.0) ** invGamma) * 255) table = np.array(table).astype("uint8") return cv2.LUT(i…

【数字图像处理】gamma变换

论文:gamma校正的快速算法及其c语言实现 gamma变换实现过程假设图像中有一个像素,值是 200 ,那么对这个像素进行校正必须执行如下步骤: 1. 归一化 :将像素值转换为 0 - 1 之间的实数. 算法如下 : ( i + 0. 5)/256 这里包含 1 个除法和 1 个加法操作.对于像素 A 而言 , 其对应的归一化值为 0. 783203 . 2. 预补偿 :根据公式 , 求出像素归一化后的数据以 1 /gamma 为指数的对应值.这一步包含一个求指数运算…

在python3下使用OpenCV做离散余弦变换DCT及其反变换IDCT

对图像处理经常用到DCT, Python下有很多带有DCT算法包, 这里使用OpenCV的DCT做变换, 并简单置0部分数据, 再查看反变换图像的效果. import numpy as np import cv2 # from matplotlib import pyplot as plt y = cv2.imread('window.bmp', 0) # print(y.shape) cv2.imshow("gray",y) y1 = y.astype(np.float32) # p…

OpenCV图像处理篇之边缘检测算子

OpenCV图像处理篇之边缘检测算子转载: http://xiahouzuoxin.github.io/notes/ 3种边缘检测算子一阶导数的梯度算子高斯拉普拉斯算子 Canny算子 OpenCV中相关源码试试身手 3种边缘检测算子灰度或结构等信息的突变位置是图像的边缘,图像的边缘有幅度和方向属性,沿边缘方向像素变化缓慢,垂直边缘方向像素变化剧烈.因此,边缘上的变化能通过梯度计算出来. 一阶导数的梯度算子对于二维的图像,梯度定义为一个向量, Gx对于x方向的梯度,Gy对应y方向的梯…

Python+OpenCV图像处理（一）

Python+OpenCV图像处理(一): 读取,写入和展示图片调用摄像头拍照调用摄像头录制视频 1. 读取.写入和展示图片图像读入:cv2.imread() 使用函数cv2.imread() 读入图像.这幅图像应该在此程序的工作路径,或者给函数提供完整路径,第二个参数是要告诉函数应该如何读取这幅图片. cv2.IMREAD_COLOR:读入一副彩色图像.图像的透明度会被忽略, 这是默认参数. cv2.IMREAD_GRAYSCALE:以灰度模式读入图像 PS:调用opencv,就算图像的…

Python+OpenCV图像处理（一）——读取显示一张图片

先在此处先声明,后面学习python+opencv图像处理时均参考这位博主的博文https://blog.csdn.net/u011321546/article/category/7495016/2?,我只是复现和稍微修改一下代码,加深自己印象的同时也督促自己好好学习图像处理,在这里再一次感谢这位博主的博文. 配置好所有环境后,开始利用python+opencv进行图像处理第一步. 读取和显示一张图片: import cv2 as cv src=cv.imread('E:\imageload\e…