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Opencv 伽玛校正

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OpenCV 伽马校正

OpenCV 伽马校正是一种用于图像处理和计算机视觉的重要工具，可以用于调整图像的亮度和对比度。本文将介绍OpenCV 伽马校正的基本原理和使用方法，并提供两个示例。

OpenCV 伽马校正的基本原理

OpenCV 伽马校正是一种非线性变换，可以用于调整图像的亮度和对比度。伽马校正的基本原理是通过对图像像素值进行幂次变换，来调整图像的亮度和对比度。伽马校正的具体实现方法包括：

  • cv2.LUT函数：用于对图像进行伽马校正。

OpenCV 伽马校正的使用方法

OpenCV库提供cv2.LUT函数，可以用于对图像进行伽马校正。函数的基本语法如下：

dst cv2.LUT(src, lut)

其中，src表示输入图像，lut表示伽马校正的查找表，dst表示输出图像。

示例说明

下面是两个OpenCV 伽马校正的示例说明：

示例1：使用cv2.LUT函数对图像进行伽马校正

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg', 0)

# 伽马校正
gamma = 0.5
lut = np.power(np.arange(256), gamma)
lut = lut * 255.0 / lut.max()
lut = np.uint8(lut)
img_gamma = cv2.LUT(img, lut)

# 显示原始图像和伽马校正后的图像
plt.subplot(121), plt.imshow(img, cmap='gray'), plt.title('Original')
plt.subplot(122), plt.imshow(img_gamma, cmap='gray'), plt.title('Gamma Correction')
plt.show()

运行该代码，系统会显示原始图像和伽马校正后的图像。

示例2：使用cv2.LUT函数对图像进行伽马校正

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg', 0)

# 伽马校正
gamma = 2.0
lut = np.power(np.arange(256), gamma)
lut = lut * 255.0 / lut.max()
lut = np.uint8(lut)
img_gamma = cv2.LUT(img, lut)

# 显示原始图像和伽马校正后的图像
plt.subplot(121), plt.imshow(img, cmap='gray'), plt.title('Original')
plt.subplot(122), plt.imshow(img_gamma, cmap='gray'), plt.title('Gamma Correction')
plt.show()

运行该代码，系统会显示原始图像和伽马校正后的图像。

结论

OpenCV 伽马校正是一种用于图像处理和计算机视觉的重要工具，可以用于调整图像的亮度和对比度。通过OpenCV库中的cv2.LUT函数，可以实现对图像的伽马校正。通过本文介绍，您应该已经了解了OpenCV 伽马校正的基本原理和使用方法，可以根据需要灵活使用。

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