伽马校正python代码

伽马校正是一种图像处理技术，它可以通过调整图像的颜色和亮度来改善图像的质量。下面是一个简单的 Python 代码示例，用于实现伽马校正：

import cv2
import numpy as np

def adjust_gamma(image, gamma=1.0):
    invGamma = 1.0 / gamma
    table = np.array([((i / 255.0) ** invGamma) * 255
                      for i in np.arange(0, 256)]).astype("uint8")
    return cv2.LUT(image, table)

在这个代码中，我们使用了 OpenCV 库和 NumPy 库。`adjust_gamma` 函数接受一个图像和一个 gamma 参数作为输入。gamma 参数控制伽马值的大小。如果 gamma 值小于 1，则图像会变暗。如果 gamma 值大于 1，则图像会变亮。

在函数内部，我们首先计算 gamma 的倒数作为 invGamma 变量。然后，我们使用 NumPy 库创建一个查找表（look-up table）来映射每个像素值。最后，我们使用 `cv2.LUT` 函数将查找表应用到图像上，并返回结果。

你可以通过以下方式调用这个函数：

image = cv2.imread("example.jpg")
adjusted = adjust_gamma(image, gamma=1.5)
cv2.imshow("Original", image)
cv2.imshow("Adjusted", adjusted)
cv2.waitKey(0)

在这个例子中，我们将 gamma 参数设置为 1.5，因此图像将变亮。你可以根据自己的需要调整 gamma 参数的值以获得最佳效果。