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。

相关问题

用python给灰度图像加高斯噪声再去除，计算去噪前后的图像对比度？

可以使用Python中的OpenCV库来实现对灰度图像的加高斯噪声和去噪操作，同时使用skimage库来计算图像对比度。

首先，加载图像并将其转换为灰度图像：

import cv2
import numpy as np
from skimage.measure import compare_ssim

# 加载图像并转换为灰度图像
img = cv2.imread('lena.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

接下来，可以使用OpenCV的`randn`函数来生成高斯噪声，并添加到灰度图像中：

# 生成高斯噪声
mean = 0
var = 10
sigma = var ** 0.5
noise = np.random.randn(gray.shape[0], gray.shape[1]) * sigma + mean
noise = noise.reshape(gray.shape)

# 添加高斯噪声
noisy = gray + noise.astype(np.uint8)

这里使用了均值为0，方差为10的高斯噪声，并将其添加到灰度图像中，得到了添加噪声后的图像`noisy`。

接下来，可以使用OpenCV的`fastNlMeansDenoising`函数来对加噪图像进行去噪处理：

# 去噪
denoised = cv2.fastNlMeansDenoising(noisy, None, 10, 7, 21)

这里使用了快速非局部均值去噪（fastNlMeansDenoising），其中第二个参数为输出图像（为None时，函数会自动创建一个与输入图像大小和类型相同的输出图像）。第三个参数是滤波器强度，第四个参数是相邻像素之间的距离（越大表示平滑的区域越大），第五个参数是搜索窗口的大小。

最后，可以使用skimage库中的`compare_ssim`函数来计算去噪前后的图像对比度（结构相似性指数）：

# 计算对比度
score1 = compare_ssim(gray, noisy)
score2 = compare_ssim(gray, denoised)

print('加噪前对比度：', score1)
print('去噪后对比度：', score2)

这里使用了结构相似性指数（SSIM）来评估图像质量，该指数的取值范围为[-1, 1]，越接近1表示两张图像越相似，越接近-1表示两张图像越不相似。`compare_ssim`函数的第一个参数是原图像，第二个参数是要比较的图像。

完整代码如下：

import cv2
import numpy as np
from skimage.measure import compare_ssim

# 加载图像并转换为灰度图像
img = cv2.imread('lena.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 生成高斯噪声
mean = 0
var = 10
sigma = var ** 0.5
noise = np.random.randn(gray.shape[0], gray.shape[1]) * sigma + mean
noise = noise.reshape(gray.shape)

# 添加高斯噪声
noisy = gray + noise.astype(np.uint8)

# 去噪
denoised = cv2.fastNlMeansDenoising(noisy, None, 10, 7, 21)

# 计算对比度
score1 = compare_ssim(gray, noisy)
score2 = compare_ssim(gray, denoised)

print('加噪前对比度：', score1)
print('去噪后对比度：', score2)

python对灰度图像的图像增强操作

Python中对灰度图像的图像增强操作可以通过使用PIL库进行实现。常见的图像增强操作包括：

1. 对比度增强：通过调整像素值的范围来增加图像的对比度。可以使用ImageEnhance模块中的Contrast类进行实现。

2. 亮度调整：通过调整像素值的平均值来改变图像的亮度。可以使用ImageEnhance模块中的Brightness类进行实现。

3. 锐化：通过增加图像的高频分量来增强图像的边缘和细节。可以使用ImageFilter模块中的SHARPEN滤波器进行实现。

4. 直方图均衡化：通过调整图像像素值的分布来增加图像的对比度。可以使用ImageOps模块中的equalize函数进行实现。

下面是一个简单的示例代码，展示了如何使用PIL库对灰度图像进行对比度增强操作：

from PIL import Image, ImageEnhance

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

# 创建对比度增强对象
enhancer = ImageEnhance.Contrast(img)

# 增强对比度
img_contrast = enhancer.enhance(1.5)

# 显示原图像和增强后的图像
img.show()
img_contrast.show()