pythonopencv伽马校正的代码

可以使用以下代码实现 Python OpenCV 中的伽马校正：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 伽马校正
gamma = 1.5
img_corrected = np.power(img / 255., gamma)
img_corrected = np.uint8(img_corrected * 255)

# 显示图像
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Gamma Corrected Image', img_corrected)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

其中，gamma 参数可以根据实际情况进行调整，一般取值在 .5 到 2.5 之间。

相关问题

伽马校正halcon代码

当涉及到伽马校正时，Halcon提供了一些函数来实现图像处理。以下是一个示例代码，可以帮助你进行伽马校正：

read_image(Image, 'image.jpg')  // 读取图像

gamma_value := 0.5  // 设置伽马值

// 进行伽马校正
gamma_image(Image, CorrectedImg, gamma_value, 'non-linear')

// 显示原始图像和校正后的图像
dev_open_window(0, 0, 512, 512, 'black', WindowHandle)
dev_display(Image)
dev_set_color('red')
dev_set_paint('margin')
dev_display_text(WindowHandle, 'Original Image', 'window', 12, 12, 'black', [], [])
dev_set_color('white')
dev_display(CorrectedImg)
dev_set_color('red')
dev_set_paint('margin')
dev_display_text(WindowHandle, 'Corrected Image', 'window', 12, 256, 'black', [], [])

// 关闭窗口
dev_close_window()

在这个示例代码中，我们首先使用`read_image`函数读取图像文件。然后，我们设置了一个`gamma_value`变量，用于定义伽马值。接下来，我们使用`gamma_image`函数进行伽马校正，将校正后的图像保存在`CorrectedImg`中。

最后，我们使用Halcon提供的图形显示函数来显示原始图像和校正后的图像。你可以使用`dev_open_window`函数打开一个窗口，并使用`dev_display`函数显示图像。使用`dev_set_color`和`dev_set_paint`函数可以设置文本和图形的颜色和样式。最后，使用`dev_close_window`函数关闭窗口。

请注意，以上代码仅为示例，你需要根据你自己的需求进行适当的修改。希望这可以帮助到你！

伽马校正python代码

伽马校正是一种图像处理技术，它可以通过调整图像的颜色和亮度来改善图像的质量。下面是一个简单的 Python 代码示例，用于实现伽马校正：

import cv2
import numpy as np

def adjust_gamma(image, gamma=1.0):
    invGamma = 1.0 / gamma
    table = np.array([((i / 255.0) ** invGamma) * 255
                      for i in np.arange(0, 256)]).astype("uint8")
    return cv2.LUT(image, table)

在这个代码中，我们使用了 OpenCV 库和 NumPy 库。`adjust_gamma` 函数接受一个图像和一个 gamma 参数作为输入。gamma 参数控制伽马值的大小。如果 gamma 值小于 1，则图像会变暗。如果 gamma 值大于 1，则图像会变亮。

在函数内部，我们首先计算 gamma 的倒数作为 invGamma 变量。然后，我们使用 NumPy 库创建一个查找表（look-up table）来映射每个像素值。最后，我们使用 `cv2.LUT` 函数将查找表应用到图像上，并返回结果。

你可以通过以下方式调用这个函数：

image = cv2.imread("example.jpg")
adjusted = adjust_gamma(image, gamma=1.5)
cv2.imshow("Original", image)
cv2.imshow("Adjusted", adjusted)
cv2.waitKey(0)

在这个例子中，我们将 gamma 参数设置为 1.5，因此图像将变亮。你可以根据自己的需要调整 gamma 参数的值以获得最佳效果。