灰度图像的颜色反转

灰度图像的颜色反转可以通过将每个像素点的灰度值与最大灰度值相减来实现。具体操作如下：

1. 读取灰度图像，将每个像素点的灰度值存储到一个矩阵中。

2. 计算最大灰度值，通常为255。

3. 对于每个像素点，将其灰度值与最大灰度值相减，得到反转后的灰度值。

4. 将反转后的灰度值填充回原始矩阵中。

5. 将修改后的矩阵保存为新的图像文件。

以下是Python代码示例：

import cv2

# 读取灰度图像
img = cv2.imread('test.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 计算最大灰度值
max_value = 255

# 颜色反转
img_inverse = max_value - img

# 保存反转后的图像
cv2.imwrite('test_inverse.jpg', img_inverse)

在上述代码中，我们使用OpenCV库读取灰度图像，并计算最大灰度值为255。然后对每个像素点的灰度值进行反转，并保存为新的图像文件。

相关问题

python灰度图像颜色反转

### 实现灰度图像的颜色反转

对于灰度图像的颜色反转，可以通过遍历每一个像素并将其值设置为 `255` 减去原始像素值来完成。以下是具体的实现方式：

#### 使用 OpenCV 和 NumPy 进行灰度图像颜色反转

通过读取图像文件，并利用 OpenCV 库中的函数将彩色图像转换为灰度图像，之后创建一个新的数组用于存储经过处理后的数据。

import cv2
import numpy as np

# 加载图像
img = cv2.imread('image0.jpg', 1)

# 显示原图
cv2.imshow('Original Image', img)

# 获取图像尺寸
height, width = img.shape[:2]

# 转换为灰度模式
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)[^1]

# 创建空白画布准备填充计算得到的新像素值
reversed_gray_img = np.zeros((height, width), dtype=np.uint8)

for y in range(height):
    for x in range(width):
        reversed_gray_img[y, x] = 255 - gray_img[y, x][^4]

# 展示结果
cv2.imshow('Reversed Gray Image', reversed_gray_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码展示了如何加载一张图片，先转成灰度形式再逐个修改其亮度达到翻转效果。

另外还有一种更简洁的方法可以直接应用向量化操作而无需显式的循环结构:

import cv2
import numpy as np

def reverse_grayscale(image_path):
    # 读入灰度图
    image = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    
    # 颜色反转运算
    inverted_image = 255 - image
    
    return inverted_image


inverted = reverse_grayscale('./Simulation-Result-on-Lena.png')
cv2.imshow("Inverted", inverted)
cv2.waitKey(0); cv2.destroyAllWindows();

此版本定义了一个名为 `reverse_grayscale()` 的辅助函数接受路径参数返回已处理过的图像对象[^3]。

matlab图像批量颜色反转代码

以下是一个简单的MATLAB图像批量颜色反转代码示例：

folder = 'path/to/folder'; % 图像文件夹路径
file_list = dir(fullfile(folder, '*.jpg')); % 获取所有jpg文件
for i = 1:length(file_list)
    filename = fullfile(folder, file_list(i).name); % 获取文件名
    img = imread(filename); % 读取图像
    img = imcomplement(img); % 颜色反转
    imwrite(img, filename); % 保存处理后的图像
end

以上代码中，`imcomplement`函数用于颜色反转，处理后的图像将覆盖原图像。你也可以将处理后的图像保存到另一个文件夹中，以免覆盖原图像。

注意，该代码仅适用于灰度图像或RGB图像。如果图像是索引图像，可以使用`ind2rgb`函数将其转换为RGB图像再进行颜色反转。