写一个Python红外图像温度提取算法

在Python中，编写一个红外图像温度提取算法通常涉及以下几个步骤：

1. **导入库**：
首先需要引入必要的图像处理和数学库，如`numpy`用于数值计算，`matplotlib`用于数据可视化，以及`irradiance`这样的红外图像处理库（如果有的话，如果没有现成库，可以使用OpenCV或者PIL做基本处理）。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit

2. **读取和预处理红外图像**：
使用`imread`函数读取红外图片，并可能进行灰度化、降噪等操作。

img = cv2.imread('infrared_image.jpg', 0)  # OpenCV读取
# 或者
img = Image.open('infrared_image.jpg').convert('L')  # PIL

3. **校准和辐射率转换**：
红外图像通常包含的是亮度信息，不是直接的温度值，所以需要通过辐射率校准。这一步骤依赖于相机的规格和已知的辐射率表。

4. **温度计算**：
根据图像亮度和校准系数计算温度，这可能涉及到查找表（Look-up Table, LUT）或者使用像热红外模型（黑体辐射公式）来近似估算。

def brightness_to_temperature(brightness, calibration_coeffs):
    temperature = calibration_coeffs[0] * np.power(brightness, calibration_coeffs[1])
    return temperature

temperature_map = img * calibration_coeffs

5. **像素级温度提取**：
对每个像素点应用上述计算得到其对应的温度值。

6. **结果展示**：
可以使用`matplotlib`显示温度地图，颜色表示温度范围。

plt.imshow(temperature_map, cmap='hot')
plt.colorbar()
plt.show()

7. **温度分析**：
可能还需要对温度分布进行统计分析，比如找出热点、冷点等。