同一幅图像,生成另外4幅不同亮度的图像,并获得获得5幅图像的LBP图像,及其LBP直方图
时间: 2024-02-27 09:57:02 浏览: 29
好的,我了解了您的问题。为了回答这个问题,我将提供以下步骤:
1. 加载原始图像并将其转换为灰度图像。
2. 生成四幅不同亮度的图像。可以通过调整图像的亮度来实现这一点,例如使用Gamma校正或直接调整图像的亮度值。
3. 对这五幅图像分别计算它们的LBP图像和LBP直方图。
以下是Python代码示例,可供参考:
```python
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载原始图像并转换为灰度图像
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 生成四幅不同亮度的图像
gamma = [0.5, 0.75, 1.25, 1.5]
images = []
for g in gamma:
# 使用Gamma校正调整图像亮度
invGamma = 1.0 / g
table = np.array([((i / 255.0) ** invGamma) * 255
for i in np.arange(0, 256)]).astype("uint8")
bright_img = cv2.LUT(gray, table)
images.append(bright_img)
# 计算LBP图像和LBP直方图
lbps = []
histograms = []
for img in images:
# 计算LBP图像
lbp = cv2.spatial_histogram(img, 8, [0, 255], True)
lbps.append(lbp)
# 计算LBP直方图
hist, _ = np.histogram(lbp.ravel(), bins=np.arange(11), range=(0, 10))
histograms.append(hist)
# 可视化结果
plt.figure(figsize=(8, 8))
plt.subplot(2, 3, 1), plt.imshow(gray, cmap='gray'), plt.title('Original')
plt.subplot(2, 3, 2), plt.imshow(images[0], cmap='gray'), plt.title('Gamma=0.5')
plt.subplot(2, 3, 3), plt.imshow(images[1], cmap='gray'), plt.title('Gamma=0.75')
plt.subplot(2, 3, 4), plt.imshow(images[2], cmap='gray'), plt.title('Gamma=1.25')
plt.subplot(2, 3, 5), plt.imshow(images[3], cmap='gray'), plt.title('Gamma=1.5')
plt.subplot(2, 3, 6), plt.bar(np.arange(10), histograms[0]), plt.title('LBP Histogram')
plt.show()
```
请注意,这只是一个示例代码,您需要根据您的需求进行修改。