opencv中伽马校正如何编写代码

在OpenCV库中，伽马校正是为了纠正图像的亮度非线性分布，通常用于改善图像的视觉效果。以下是使用Python和OpenCV进行伽马校正的基本步骤：

import cv2
import numpy as np

# 读取图片
image = cv2.imread('input_image.jpg')

# 定义伽马校正的系数（通常0.8 <= gamma <= 2.2）
gamma = 1.8

# 计算校正矩阵
invGamma = 1.0 / gamma
lookUpTable = (np.arange(256 dtype=np.float32)**invGamma).clip(0, 255).astype(np.uint8)

# 使用Look Up Table进行伽马校正
corrected_image = cv2.LUT(image, lookUpTable)

# 显示原图和校正后的图像
cv2.imshow("Original Image", image)
cv2.imshow("Gamma Corrected Image", corrected_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，`cv2.LUT()`函数是用来创建查找表（LUT），然后将原始图像的每个像素值映射到新表中对应的位置，实现了伽马校正。