Python灰度變換中伽馬變換分析實現(xiàn)
更新時間：2022年10月18日 16:36:23 作者：Henry_zs
灰度變換是指根據(jù)某種目標條件按一定變換關(guān)系逐點改變源圖像中每個像素灰度值的方法。目的是改善畫質(zhì)，使圖像顯示效果更加清晰。圖像的灰度變換處理是圖像增強處理技術(shù)中的一種非?；A(chǔ)、直接的空間域圖像處理方法，也是圖像數(shù)字化軟件和圖像顯示軟件的一個重要組成部分
1. 介紹
伽馬變換主要目的是對比度拉伸，將圖像灰度較低的部分進行修正
伽馬變換針對的是對單個像素點的變換，也就是點對點的映射
形式為：
其中，s為輸出的像素點的灰度值，r為輸入像素點的灰度值。c 、 γ 為常數(shù)
γ 值不同的時候，對應的變換曲線如圖，這里我們不關(guān)注具體函數(shù)的取值，而只是關(guān)注變換曲線的形狀
通過觀察可以發(fā)現(xiàn)
- γ > 1 的時候，會壓縮暗區(qū)的對比度，抬高亮區(qū)的對比度。并且γ越大，效果越明顯
- γ < 1 的時候，會提升暗區(qū)的對比度，壓縮亮區(qū)的對比度。并且γ越小，效果越明顯
- γ = 1 的時候，圖像的灰度不變（c 也為1）
2. 代碼實現(xiàn)
import cv2
import numpy as np
def grammar(x, r):
y = pow(x / 255 , r) * 255
return y.astype(np.uint8)
img = cv2.imread('./f.jpg',0)
img_grammar = grammar(img,0.6)
cv2.imshow('img',np.hstack((img,img_grammar)))
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()原圖和 γ = 0.6 的效果
這里需要進行歸一化處理，因為整數(shù)的小數(shù)次方可能會丟失精度，我們將灰度值變?yōu)椋?，1）之間，轉(zhuǎn)換成小數(shù)與小數(shù)的次方會更加準確。
3. 提升視頻的亮度
import numpy as np
import cv2
def grammar(x , r): # grammar 變換
y = pow(x / 255 , r) * 255
return y.astype(np.uint8)
video = cv2.VideoCapture('./hand.mp4') # 讀取視頻
while video.isOpened(): # 如果視頻/攝像頭 讀取成功
ret,frame = video.read() # 讀取每一幀
img = grammar(frame,0.6) # 將每一幀進行進行g(shù)rammar變換
if ret == True : # 讀取到frame的話
cv2.imshow('img',np.hstack((frame,img)))
key=cv2.waitKey(1)
if key == ord('q'): # q 退出
break
if key == 32: # 空格鍵 暫停
cv2.waitKey(0)
continue
video.release()
cv2.destroyAllWindows()視頻效果：
到此這篇關(guān)于Python灰度變換中伽馬變換分析實現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python伽馬變換內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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