伽马校正python

伽马校正是一种对图像亮度进行非线性调整的算法，通过对输入值进行指数运算，将输出值与输入值呈指数关系，从而调整图像的整体亮度。伽马校正对于优化图像的显示效果非常重要，可以避免图像过亮或过暗的情况。具体的伽马校正计算过程可以用以下公式表示：output = input^(1/Gamma)

下面是一个使用Python实现伽马校正的代码示例：

import numpy as np
import cv2

def gamma_trans(img, gamma):
    # 先将像素值归一化处理，再进行伽马计算，后还原到范围
    gmma_list = [np.power(x / 255.0, gamma) * 255.0 for x in range(256)]
    # 将列表转换成nparray，并将数据类型转换为无符号8位整型
    gamma_table = np.round(np.array(gmma_list)).astype(np.uint8)
    # 使用伽马表对图像进行灰度映射
    return cv2.LUT(img, gamma_table)

if __name__ == '__main__':
    # 读取图像
    im = cv2.imread('data/lena.jpg', 0)
    # 显示原始图像
    matshow('im', im)
    
    # 使用伽马值小于1的伽马校正
    im = gamma_trans(im, 0.5)
    matshow('im0.5', im)
    
    # 使用伽马值大于1的伽马校正
    im = gamma_trans(im, 3)
    matshow('im3', im)

以上代码使用了NumPy和OpenCV库，首先定义了一个`gamma_trans`函数，该函数接收一个图像和伽马值作为输入，通过计算生成伽马表，然后使用伽马表对图像进行灰度映射。最后，在主程序中读取图像，分别使用伽马值0.5和3进行伽马校正，并使用`matshow`函数显示处理后的图像。通过调整伽马值可以得到不同的伽马校正效果 。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>