基本灰度变换函数代码及分析

以下是三种常见的灰度变换函数的代码及分析：

1. 线性变换函数

线性变换函数的数学公式为：g(x,y) = a * f(x,y) + b，其中a和b是常数，f(x,y)表示原始图像的像素值，g(x,y)表示变换后的像素值。

下面是一个简单的线性变换函数的代码：

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 读取灰度图像

a = 1.5
b = 50

result = cv2.convertScaleAbs(img, alpha=a, beta=b) # 线性变换函数

cv2.imshow('result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，我们使用cv2.convertScaleAbs()函数实现了线性变换。alpha参数代表a，beta参数代表b。该函数将图像的每个像素值乘以a，然后再加上b，从而得到变换后的像素值。

2. 对数变换函数

对数变换函数的数学公式为：g(x,y) = c * log(1 + f(x,y))，其中c是常数，f(x,y)表示原始图像的像素值，g(x,y)表示变换后的像素值。

下面是一个简单的对数变换函数的代码：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 读取灰度图像

c = 255 / np.log(1 + np.max(img))

result = c * np.log(1 + img) # 对数变换函数

result = result.astype(np.uint8) # 将浮点数转换为整数

cv2.imshow('result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，我们首先计算了常数c。然后使用numpy库的np.log()函数实现对数变换。最后使用astype()函数将浮点数转换为整数。

3. 幂律变换函数

幂律变换函数的数学公式为：g(x,y) = c * f(x,y)^gamma，其中c和gamma是常数，f(x,y)表示原始图像的像素值，g(x,y)表示变换后的像素值。

下面是一个简单的幂律变换函数的代码：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 读取灰度图像

c = 255 / np.power(np.max(img), gamma)

gamma = 0.5

result = c * np.power(img, gamma) # 幂律变换函数

result = result.astype(np.uint8) # 将浮点数转换为整数

cv2.imshow('result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，我们首先计算了常数c和gamma。然后使用numpy库的np.power()函数实现幂律变换。最后使用astype()函数将浮点数转换为整数。