灰度图对比度增强的python代码

以下是一种常用的对比度增强方法，使用Python和OpenCV库：

import cv2

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

# 对比度增强
alpha = 1.2 # 增强因子
beta = 10 # 增强偏移值
new_img = cv2.convertScaleAbs(img, alpha=alpha, beta=beta)

# 显示原图和增强后的图像
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Enhanced Image', new_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个代码中，我们首先使用`cv2.imread()`函数读取灰度图像。然后，我们使用`cv2.convertScaleAbs()`函数对图像进行对比度增强。该函数使用以下公式：

new_img = alpha * img + beta

其中，`alpha`是增强因子，`beta`是增强偏移值。最后，我们使用`cv2.imshow()`函数显示原图和增强后的图像。

相关问题

图像对比度增强python 伽马变换

要实现图像对比度增强的伽马变换，可以使用以下Python代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像并转为灰度图
in_image = cv2.imread('p2.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 图像归一化
fI = in_image/255.0

# 设置伽马值
gamma = 0.5

# 伽马变换
out_image = np.power(fI, gamma)

# 显示原图和伽马变换后的效果
cv2.imshow('IN', in_image)
cv2.imshow('OUT', out_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码首先读取图像并将其转为灰度图。然后进行图像归一化，将像素值范围映射到[0,1]之间。接下来，通过设置伽马值来调整图像的对比度。最后，显示原图和伽马变换后的效果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【3】python-opencv3教程：图像的对比度增强（线性变化，直方图正规化，伽马变化，全局直方图均衡化，限制...](https://blog.csdn.net/shawroad88/article/details/87918599)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

python 调整灰度图像对比度

要调整灰度图像的对比度，可以使用 PIL 库的 ImageEnhance 模块。以下是一个示例代码：

from PIL import Image, ImageEnhance

# 打开灰度图像
img = Image.open('gray_image.png').convert('L')

# 创建对比度增强对象并增强对比度
enhancer = ImageEnhance.Contrast(img)
img_contrasted = enhancer.enhance(1.5)

# 显示图像
img_contrasted.show()

在这个示例中，我们首先打开了一个灰度图像并将其转换为 L 模式。然后，我们创建了一个对比度增强对象 enhancer，并使用 enhancer.enhance(1.5) 增强了图像的对比度（这里参数为 1.5 表示增加 50% 的对比度）。最后，我们调用 img_contrasted.show() 显示增强后的图像。

你可以根据自己的需求调整对比度增强的程度，比如将参数改为 0.5 表示降低 50% 的对比度。