numpy interp [uint8]

`numpy.interp` 是 NumPy 库中的一个函数，用于线性插值。它主要用于将数组 `x` 中给定的一组值 (通常是等间距的) 映射到另一个数组 `y` 的对应值上，特别是在处理缺失数据或需要估算之间数值的情况下。当传入 `uint8` 类型的输入时，意味着处理的是无符号整数8位数据，比如图像像素数据。

当你有一个 `uint8` 的一维数组，例如像素值，可能需要将其映射到另一个范围内的像素值，这时可以使用 `interp` 函数来平滑地调整亮度、对比度或其他类似的变化。需要注意的是，对于非连续的数据类型，如整数或浮点数，效果可能会更好。

示例用法：

import numpy as np

# 假设 x 和 y 分别是原始和目标值数组，都是 uint8 类型
x = np.array([0, 50, 100], dtype=np.uint8)
y = np.array([0, 127, 255], dtype=np.uint8)

# 使用 interp 进行插值
interpolated = np.interp(np.linspace(0, 100, num=256), x, y)

# interpolated 现在是一个从0到255均匀分布的 uint8 数组

相关问题

lut = np.interp(np.arange(0, 256), np.linspace(0, 255, len(np.unique(gray1))), np.linspace(0, 255, len(np.unique(gray2)))) lut = np.clip(lut, 0, 255).astype(np.uint8)上面代码有bug吗？

这段代码的作用是计算灰度映射表，将 `gray2` 的灰度值映射到 `gray1` 的灰度值。这段代码的逻辑是这样的：

1. 使用 `numpy.unique` 函数计算 `gray1` 和 `gray2` 中的唯一灰度值，并计算它们的数量。

2. 使用 `numpy.linspace` 函数生成两个长度为 `len(np.unique(gray1))` 和 `len(np.unique(gray2))` 的数组，分别表示 `gray1` 和 `gray2` 中的灰度值范围。这里使用 `numpy.linspace` 函数是因为它可以生成等差数列，可以方便地表示灰度值范围。

3. 使用 `numpy.interp` 函数计算灰度映射表。这个函数的作用是将 `np.arange(0, 256)` 中的每个元素在 `np.linspace(0, 255, len(np.unique(gray1)))` 和 `np.linspace(0, 255, len(np.unique(gray2)))` 两个数组中寻找相应的位置，并进行线性插值。这样就可以得到一个长度为 256 的数组，表示将 `gray2` 中的灰度值映射到 `gray1` 中的灰度值。

4. 使用 `numpy.clip` 函数将灰度映射表中的元素限制在 0 到 255 之间，并使用 `numpy.uint8` 类型转换将它们转换为整数类型。

从逻辑上来说，这段代码没有问题。但是需要注意的是，如果两幅图像的灰度值分布差异较大，使用线性插值可能会导致映射结果不够精确，需要使用更高级的算法来计算灰度映射表。此外，由于 `np.unique` 函数会对数组进行排序，如果输入的图像比较大，排序的时间可能会比较长。因此，这段代码在处理大图像时可能会比较慢。

用Numpy实现的CLAHE函数,输入是彩图,不要用cv2.createCLAHE!!!

好的，我可以给你提供一个用Numpy实现的CLAHE函数。

首先，我们需要将彩色图像转换为灰度图像。可以使用以下代码：

import numpy as np

def rgb2gray(rgb):
    return np.dot(rgb[...,:3], [0.299, 0.587, 0.114])

gray = rgb2gray(image)

接下来，我们需要计算直方图，并进行归一化处理。可以使用以下代码：

def histeq(gray, n_bins=256, clip_limit=0.01):
    hist, bins = np.histogram(gray, bins=n_bins, range=[0, 255])
    cdf = hist.cumsum()
    cdf = (cdf - cdf.min()) / (cdf.max() - cdf.min())
    cdf = (cdf * (n_bins - 1)).astype('int')

    # Clip limit
    clip = clip_limit * n_bins / 2
    cdf = np.maximum(cdf - clip, 0)
    cdf = np.minimum(cdf, n_bins - 1 - clip)

    # Interpolation
    bins = np.arange(n_bins)
    lookup = np.interp(bins, cdf, bins)

    # Apply lookup table
    eq = lookup[gray.astype('int')]
    return eq.astype('uint8')

最后，我们需要将灰度图像转换回彩色图像。可以使用以下代码：

def gray2rgb(gray, image):
    rgb = np.zeros_like(image)
    rgb[..., 0] = gray
    rgb[..., 1] = gray
    rgb[..., 2] = gray
    return rgb

将上述函数组合起来，就可以得到一个用Numpy实现的CLAHE函数了：

def clahe(image, n_bins=256, clip_limit=0.01):
    # Convert to grayscale
    gray = rgb2gray(image)

    # Apply histogram equalization
    eq = histeq(gray, n_bins, clip_limit)

    # Convert back to RGB
    rgb = gray2rgb(eq, image)

    return rgb

希望这个函数能够帮到你！