out=out.astype(np.uint8)
时间: 2023-11-15 17:06:11 浏览: 172
This line of code converts the data type of the NumPy array 'out' to an unsigned 8-bit integer (uint8). This is a common data type used to represent pixel values in image processing. The conversion may be necessary if the original data type of 'out' was different, or if it needs to be compatible with other functions or libraries that require this specific data type.
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def GammaCorrection(img, c=1.0, g=2.2): # 伽马校正 out = (np.power(img / 255, 1.0 / g) / c) * 255 return out.astype(np.uint8)
这是一个用于进行伽马校正的函数,它的参数包括一张图片、伽马值和缩放系数。函数首先将图片中的每个像素值除以 255,将其值缩放到 [0, 1] 的范围内,然后将其取 g 次方,再除以缩放系数 c,并将结果乘以 255,最后将其转换为整数类型作为输出。伽马校正可以用于调整图片的亮度和对比度,提高图像的清晰度和细节。
image=np.array(grayImage,dtype=float) percent=0.001 num=int(percent*image.shape[0]*image.shape[1]) for i in range(num): temp1=np.random.randint(image.shape[0]) temp2=np.random.randint(image.shape[1]) scale=150 noise=np.random.poisson(scale,1) image[temp1][temp2]+=noise out=image if out.min()<0: low_clip=-1. else: low_clip=0. out=np.clip(out,low_clip,255) expon_image=np.uint8(out) print(expon_image.shape) cv2.imshow("expon_image",expon_image) k=cv2.waitKey(0)优化这段代码的for循环
可以使用numpy的随机函数生成随机的坐标,然后使用numpy的切片和花式索引方式对图像进行操作,可以避免使用循环。
以下是优化后的代码:
```python
import numpy as np
import cv2
grayImage = cv2.imread('test.jpg', 0)
# 转换为浮点型
image = grayImage.astype(float)
percent = 0.001
num = int(percent * image.shape[0] * image.shape[1])
# 生成随机坐标
rand_x = np.random.randint(0, image.shape[0], num)
rand_y = np.random.randint(0, image.shape[1], num)
scale = 150
noise = np.random.poisson(scale, num)
# 对图像进行操作
image[rand_x, rand_y] += noise
# 调整像素值范围
out = np.clip(image, 0, 255)
# 转换为8位整型
expon_image = out.astype(np.uint8)
print(expon_image.shape)
cv2.imshow("expon_image", expon_image)
k = cv2.waitKey(0)
```
使用numpy的切片和花式索引方式,可以避免使用循环,提高代码的效率。同时,也需要注意对图像进行操作时,需要保证图像的类型一致,避免出现类型错误的问题。
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