使用python试验不同Gamma参数对图像矫正的效果

在Python中，特别是使用PIL (Python Imaging Library) 或其更新版本Pillow库以及OpenCV处理图像时，Gamma校正是一种调整图像亮度和对比度的技术，它通过非线性变换来改变像素值。Gamma参数决定了这种非线性转换的程度。

Gamma校正通常涉及一个叫做Gamma函数的数学运算，其公式为 I(out) = I(in)^γ，其中I(out) 是输出的像素值，I(in) 是输入的像素值，γ（Gamma）就是我们调整的参数。当γ大于1时，图像会变得更亮，而当γ小于1时，则会变暗。

为了试验不同Gamma参数对图像矫正的效果，你可以按照以下步骤操作：

1. 导入必要的库：

from PIL import Image
import cv2
import numpy as np

2. 加载图像：

image = Image.open('input_image.jpg')
# 或者如果你使用cv2，可以这样加载：
# image = cv2.imread('input_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

3. 创建一个Gamma函数：

def apply_gamma_correction(image, gamma=1.0):
    inversed_gamma = 1 / gamma
    table = [((i / 255.0) ** inversed_gamma) * 255 for i in range(256)]
    return Image.fromarray(np.uint8([table[i] for i in image.histogram()]))

4. 应用不同的Gamma参数：

for gamma in [0.5, 1.0, 1.5, 2.0]:  # 可以尝试更多参数
    corrected_image = apply_gamma_correction(image, gamma=gamma)
    corrected_image.save(f"output_{gamma}.jpg")

5. 结果查看和评估：比较原始图像和矫正后的图片，看它们在对比度、亮度等方面的变化，并注意观察哪些参数下的效果更理想。