matplotlib怎么让图像更暗
时间: 2023-10-14 21:08:59 浏览: 32
可以通过调整图像的亮度来使其变暗。使用matplotlib中的`imshow()`函数,并通过设置`vmin`和`vmax`参数来限制图像的亮度范围。下面是一个简单的例子,将图像变暗50%:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 载入一张图片
img = plt.imread('example.jpg')
# 设置亮度范围
vmin, vmax = np.percentile(img, (25, 75))
# 调整图像亮度
img_dark = np.clip((img - vmin) / (vmax - vmin) * 0.5, 0, 1)
# 显示原始图像与调整后的图像
fig, ax = plt.subplots(1, 2)
ax[0].imshow(img)
ax[0].set_title('Original')
ax[1].imshow(img_dark)
ax[1].set_title('Dark')
plt.show()
```
在上面的代码中,`np.percentile()`函数被用来计算图像的亮度范围。然后,通过将像素值归一化到0到1之间,并将亮度范围缩小到25%到75%之间,得到了一个更暗的图像。最后,使用`np.clip()`函数将亮度范围限制在0到1之间,以防止像素值超出范围。
相关问题
图像增强python
图像增强是通过一系列的算法和技术来改善图像的视觉质量。在Python中,有多种方法可以实现图像增强。
一种方法是使用反色变换。反色变换是将图像的每个像素值与最大灰度值进行差值计算,以增强暗背景下的图像细节。以下是一个使用反色变换的Python代码示例:
```
import numpy as np
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
def image_inverse(input):
value_max = np.max(input)
output = value_max - input
return output
gray_img = np.asarray(Image.open('X.jpg').convert('L'))
inv_img = image_inverse(gray_img)
plt.subplot(121)
plt.title('original')
plt.imshow(gray_img, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)
plt.subplot(122)
plt.title('inverse')
plt.imshow(inv_img, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)
plt.show()
```
另一种常用的图像增强方法是雾霾去除。雾霾去除是通过计算图像的暗通道来估计全球大气光,然后根据透射率调整图像的亮度和对比度。以下是一个使用OpenCV库实现雾霾去除的Python代码示例:
```
import cv2
import numpy as np
def hazeRemoval(img, w=0.7, t0=0.1):
darkChannel = img.min(axis=2)
A = darkChannel.max()
darkChannel = darkChannel.astype(np.double)
t = 1 - w * (darkChannel / A)
t[t < t0 = t0
J = img.copy()
J[:, :, 0 = (img[:, :, 0 - (1 - t) * A) / t
J[:, :, 1 = (img[:, :, 1 - (1 - t) * A) / t
J[:, :, 2 = (img[:, :, 2 - (1 - t) * A) / t
return J
hazeImage = cv2.imread("image.jpg")
result = hazeRemoval(hazeImage.copy())
cv2.imshow("HazeRemoval", np.hstack([hazeImage, result]))
cv2.waitKey(0)
```
除了上述方法之外,还可以使用其他图像处理技术来实现图像增强,比如直方图均衡化、对比度增强等。具体使用哪种方法取决于需要实现的具体效果和应用场景。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [常见图像增强(python 实现)](https://blog.csdn.net/qq_45882032/article/details/124106278)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [传统图像增强算法python实现](https://blog.csdn.net/xspyzm/article/details/116995049)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
python 图像傅里叶变换
Python中的傅里叶变换可以通过numpy库中的fft函数实现。下面是一个简单的例子,展示如何使用傅里叶变换来分析图像的频域信息:
```python
import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取图像
img = cv2.imread('lena.png', 0)
# 进行二维傅里叶变换
f = np.fft.fft2(img)
# 将零频率分量移到中心位置
fshift = np.fft.fftshift(f)
# 计算幅度谱
magnitude_spectrum = 20*np.log(np.abs(fshift))
# 绘制原始图像和幅度谱
plt.subplot(121), plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.title('Input Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122), plt.imshow(magnitude_spectrum, cmap='gray')
plt.title('Magnitude Spectrum'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()
```
这个例子中,首先使用OpenCV库读取了一张灰度图像,然后使用numpy库中的fft2函数进行二维傅里叶变换。接着,使用fftshift函数将零频率分量移到图像中心位置,然后计算幅度谱。最后,使用matplotlib库将原始图像和幅度谱显示出来。
运行上述代码会得到如下结果:
![image](https://img-blog.csdn.net/20180517112428754?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvQ2hlbnlfaG9uZ1N0dWRpby9zdWJtaXRfc2lnbmluLnBuZw==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/q/85)
左边是原始图像,右边是幅度谱。可以看到,幅度谱中间的亮点表示了低频分量,而周围的暗环表示了高频分量。这些频率信息可以用来进行图像处理和分析。