曝光补偿算法python代码

以下是一个简单的曝光补偿算法的 Python 代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 加载图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 将图像转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 计算图像的平均像素值
mean = np.mean(gray)

# 计算曝光补偿因子
exposure_compensation = 128 / mean

# 应用曝光补偿因子
adjusted_image = cv2.convertScaleAbs(img, alpha=exposure_compensation, beta=0)

# 显示结果图像
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Adjusted Image', adjusted_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这个代码示例使用 OpenCV 库来加载图像并将其转换为灰度图像。然后它计算图像的平均像素值，并使用该值来计算曝光补偿因子。最后，它将曝光补偿因子应用于原始图像，并显示结果图像。请注意，这个算法只是一个简单的示例，实际的曝光补偿算法可能更复杂。

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DBSCAN算法python代码

DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种基于密度的聚类算法，它可以自动发现具有相似密度的数据点，并将它们划分为不同的簇。下面是一个简单的DBSCAN算法的Python代码示例：

from sklearn.cluster import DBSCAN
from sklearn.datasets import make_moons
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成示例数据
X, y = make_moons(n_samples=200, noise=0.05)

# 创建DBSCAN对象
dbscan = DBSCAN(eps=0.3, min_samples=5)

# 拟合数据
dbscan.fit(X)

# 获取聚类结果
labels = dbscan.labels_

# 绘制聚类结果
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels)
plt.show()

上述代码中，首先使用`make_moons`函数生成了一个月亮形状的示例数据集。然后创建了一个DBSCAN对象，并通过`fit`方法拟合数据。最后，使用`labels_`属性获取每个数据点的聚类标签，并使用`scatter`函数将数据点按照聚类结果进行可视化。

光线补偿算法 python

光线补偿是一种用于图像增强的技术，它可以根据图像的亮度和对比度，对图像进行自动调整以提高图像的可视性和质量。下面是一个基于Python的简单光线补偿算法：

import cv2

def lighting_compensation(img, a=0.02, b=0.0):
    # 对图像进行灰度化处理
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 计算图像的平均亮度
    mean = cv2.mean(gray)[0]
    
    # 根据公式计算补偿系数
    alpha = 1.0 / (1.0 - a * mean)
    beta = b - alpha * mean
    
    # 对图像进行补偿处理
    img = cv2.convertScaleAbs(img, alpha=alpha, beta=beta)
    
    return img

在上面的代码中，我们首先将输入图像转换为灰度图像。然后，我们计算灰度图像的平均亮度，并根据公式计算补偿系数alpha和beta。最后，我们使用cv2.convertScaleAbs函数对图像进行补偿处理。alpha和beta的值可以根据实际情况进行调整以达到最佳效果。

使用示例：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg')

# 进行光线补偿
img = lighting_compensation(img)

# 显示结果
cv2.imshow('Result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的示例代码中，我们读取一张图片并使用光线补偿算法对其进行增强处理。最后，我们将处理结果显示出来。