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。