Python 伽马矫正代码

Python中的伽马矫正可以通过使用OpenCV库来实现。伽马矫正是一种调整图像亮度和对比度的方法，它可以通过对每个像素进行非线性变换来实现。

下面是一个简单的Python代码示例，用于对一张图片进行伽马矫正：

import cv2
import numpy as np

# 读取图片
img = cv2.imread('image.jpg', 0)

# 设置伽马值
gamma = 1.5

# 进行伽马矫正
img_corrected = np.power(img / float(np.max(img)), gamma)
img_corrected = np.uint8(img_corrected * 255)

# 显示结果
cv2.imshow("Original Image", img)
cv2.imshow("Gamma Correction", img_corrected)
cv2.waitKey(0)

在上述代码中，我们首先读取了一张灰度图像，并设置了伽马值。然后，我们对每个像素进行非线性变换，并将结果显示出来。

相关问题

Python 伽马矫正

Python 伽马矫正是一种图像处理技术，它可以帮助我们改变图像的亮度和对比度，从而使图像更加清晰和易于观察。在这种技术中，我们使用伽马函数来矫正图像。伽马函数是一种非线性函数，它可以将输入的亮度值映射到输出的亮度值上。通过调整伽马值，我们可以改变图像的对比度和亮度，从而实现图像的矫正。

在Python中，我们可以使用一些图像处理库来实现伽马矫正，例如OpenCV和PIL。这些库提供了一些函数和方法，可以让我们方便地实现图像的伽马矫正。具体来说，我们需要先加载图像，然后使用伽马函数对图像进行矫正，最后将矫正后的图像保存起来。

帮我写一个伽马变换的python代码

当然，我可以帮您写一个伽马变换的Python代码。以下是一个示例代码，您可以按照自己的需要进行修改。

import cv2
import numpy as np

def gamma_correction(image, gamma):
    """伽马矫正"""
    inv_gamma = 1.0 / gamma
    table = np.array([((i / 255.0) ** inv_gamma) * 255 for i in range(256)]).astype("uint8")
    return cv2.LUT(image, table)

# 读取图像
image = cv2.imread('image.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED)

# 设置伽马值（可以根据需要调整）
gamma = 0.5

# 进行伽马校正
adjusted_image = gamma_correction(image, gamma)

# 展示结果
cv2.imshow('Original', image)
cv2.imshow('Gamma Correction', adjusted_image)

# 等待按下任意按键后关闭窗口
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

希望对您有所帮助！