数字图像处理中用python对素材图像进行gamma变换

在数字图像处理中，伽马变换（Gamma Correction）是一种常见的色彩校正技术，用于调整图像的整体亮度和对比度，尤其是在视频和计算机显示器上，因为它们通常使用非线性的灰度到颜色转换。Python提供了很多库来进行这种操作，比如PIL（Python Imaging Library）和OpenCV。

以下是使用Python和PIL库进行伽马变换的基本步骤：

1. **导入所需库**:

from PIL import Image
import math

2. **读取图像**:

img = Image.open('your_image.jpg')

3. **获取像素值并应用伽马变换**:
伽马变换公式通常是 `I_out = I_in^(1/gamma)`，其中 `I_in` 是输入像素值，`I_out` 是输出像素值，`gamma` 是伽马系数（通常取值为0.45至2.2之间）。这里我们假设输入图像的每个像素是一个0-255范围内的整数。

def apply_gamma_correction(pixel, gamma):
    return int((pixel / 255) ** (1 / gamma) * 255)

gamma = 2.2  # 可以根据需要选择合适的伽马值
new_pixels = [[apply_gamma_correction(p, gamma) for p in row] for row in img.getdata()]

4. **创建新的Image对象并保存结果**:

new_img = Image.frombytes(img.mode, img.size, bytes(new_pixels))
new_img.save('gamma_corrected_image.jpg')