python opencv 图像伽马校正

图像伽马校正是一种调整图像亮度的方法，通过将每个像素的灰度值提高或降低，从而调整整个图像的亮度。

在 Python 中，使用 OpenCV 库可以进行图像伽马校正。下面是一个简单的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 图像伽马校正
gamma = 2.0
img_gamma = np.power(img / 255.0, gamma) * 255.0
img_gamma = img_gamma.astype(np.uint8)

# 显示原图和伽马校正后的图像
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Gamma Corrected Image', img_gamma)

# 等待按下任意按键
cv2.waitKey(0)

# 释放窗口
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，我们首先读取了一张图像，然后使用 `np.power()` 函数进行图像的伽马校正。其中，`gamma` 参数表示伽马值，可以根据实际情况进行调整。

最后，我们使用 `cv2.imshow()` 函数显示原图和伽马校正后的图像，并等待按下任意按键后关闭窗口。

相关问题

opencv中伽马校正如何编写代码

在OpenCV库中，伽马校正是为了纠正图像的亮度非线性分布，通常用于改善图像的视觉效果。以下是使用Python和OpenCV进行伽马校正的基本步骤：

import cv2
import numpy as np

# 读取图片
image = cv2.imread('input_image.jpg')

# 定义伽马校正的系数（通常0.8 <= gamma <= 2.2）
gamma = 1.8

# 计算校正矩阵
invGamma = 1.0 / gamma
lookUpTable = (np.arange(256 dtype=np.float32)**invGamma).clip(0, 255).astype(np.uint8)

# 使用Look Up Table进行伽马校正
corrected_image = cv2.LUT(image, lookUpTable)

# 显示原图和校正后的图像
cv2.imshow("Original Image", image)
cv2.imshow("Gamma Corrected Image", corrected_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，`cv2.LUT()`函数是用来创建查找表（LUT），然后将原始图像的每个像素值映射到新表中对应的位置，实现了伽马校正。

图片opencv伽马校正python

在使用OpenCV进行图像处理时，可以使用伽马校正来调整图像的亮度。伽马校正是通过应用非线性变换来压缩或扩展图像的亮度范围。

在Python中，可以使用OpenCV库来实现图像的伽马校正。首先，需要导入opencv库和numpy库。

import cv2
import numpy as np

然后，读取图片并将其转换为灰度图像。

image = cv2.imread('image.jpg')
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

接下来，定义伽马函数的参数，包括伽马值和灰度级的最大值。

gamma = 0.5
max_intensity = np.max(gray_image)

然后，计算伽马校正的 Look-Up Table（LUT）。

gamma_table = np.array([((i / max_intensity) ** gamma) * max_intensity for i in range(256)]).astype('uint8')

最后，应用LUT进行伽马校正处理，并显示结果。

gamma_corrected_image = cv2.LUT(gray_image, gamma_table)
cv2.imshow('gamma_corrected_image', gamma_corrected_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

通过调整gamma值，可以改变图像的亮度。当gamma小于1时，图像的亮度会变暗；当gamma大于1时，图像的亮度会变亮。

以上是使用OpenCV和Python进行图像的伽马校正的方法。通过调整gamma值，可以灵活地控制图像的亮度，从而达到对图像的优化和增强的效果。