skimage.exposure.adjust_gamma函数的用法

skimage.exposure.adjust_gamma函数用于对图像进行伽马校正，其用法如下：

skimage.exposure.adjust_gamma(image, gamma=1, gain=1)

其中，image为待处理的图像，gamma为伽马值，gain为增益值。该函数返回处理后的图像。

例如，要对一张图像进行伽马校正，可以使用以下代码：

from skimage import io, exposure

image = io.imread('image.jpg')
gamma_corrected = exposure.adjust_gamma(image, gamma=0.5, gain=1)
io.imshow(gamma_corrected)
io.show()

这段代码将读取名为'image.jpg'的图像，对其进行伽马校正，伽马值为0.5，增益值为1，然后显示处理后的图像。

相关问题

python scikit-image gamma图片增强

在Python的scikit-image库中，gamma校正是一种常见的图像增强技术，用于调整图像的整体亮度和对比度。Gamma校正是通过改变像素值对输入图像应用非线性变换，通常涉及到幂函数，尤其是当γ (gamma) 不等于1时。

`skimage.exposure.adjust_gamma()` 函数就是用来实现这个功能的。它接受三个参数：
1. `image`：需要进行伽马校正的图像数组。
2. `gamma`：伽马值，通常大于0且小于无穷大，大于1会使图像变亮（暗部提升），小于1则会使图像变暗（亮部提升）。
3. `gain`（可选）：如果gamma小于1，则此参数控制输出的最大亮度；如果gamma大于1，则不起作用，默认为None，由gamma自动确定。

例如，下面是一个简单的例子：

from skimage import exposure
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载图像
img = plt.imread('example.jpg')

# 应用伽马校正（这里设定gamma=1.5）
corrected_img = exposure.adjust_gamma(img, gamma=1.5)

# 显示原图和校正后的图
plt.figure(figsize=(8, 4))
plt.subplot(1, 2, 1), plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.title('Original Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(1, 2, 2), plt.imshow(corrected_img, cmap='gray')
plt.title('Gamma Corrected Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

怎么将数据集进行局部自适应伽马(Gamma)矫正

要将数据集进行局部自适应伽马矫正，您可以使用skimage库中的exposure.adjust_gamma()函数。以下是一个示例代码：

import numpy as np
from skimage import exposure

# 假设您有一个数据集 X，形状为 (n_samples, height, width, channels)
# 假设您想要进行 gamma 矫正的图像位于 X 的第一个维度

# 设置伽马值和截断阈值
gamma = 1.5
threshold = 0.5

# 创建一个空数组用于存储矫正后的图像
corrected_images = np.empty_like(X)

# 遍历数据集中的每个图像
for i in range(X.shape[0]):
    image = X[i]  # 获取当前图像

    # 使用局部自适应伽马矫正矫正图像
    corrected_image = exposure.adjust_gamma(image, gamma, threshold)

    corrected_images[i] = corrected_image  # 存储矫正后的图像

# 现在，corrected_images 中包含了矫正后的图像数据

在上述代码中，我们首先设置了伽马值和截断阈值。然后，我们创建了一个空数组 `corrected_images` 用于存储矫正后的图像数据。接下来，我们遍历数据集中的每个图像，并使用 `exposure.adjust_gamma()` 函数对每个图像进行局部自适应伽马矫正。最后，我们将矫正后的图像存储在 `corrected_images` 数组中。

请注意，上述代码中的 `X` 应替换为您实际的数据集，形状为 `(n_samples, height, width, channels)`。此外，您可以调整伽马值和截断阈值以满足您的需求。