img = np.uint8(np.clip((alpha * img2 + beta), 0, 255))
时间: 2023-11-12 08:06:41 浏览: 46
这段代码是将两张图像进行叠加混合,并将结果赋值给img变量。其中,img2是第二张图像,alpha和beta是混合的两个系数,np.clip()函数用于将混合结果限制在0-255之间,np.uint8()函数用于将结果转换为8位无符号整数类型,以便于显示。最终的结果即为两张图像按照给定的系数进行叠加混合后的图像。
相关问题
colored_img = np.uint8(np.clip((alpha * img + beta), 0, 255))
这行代码的作用是将一张图像进行亮度调整,其中alpha和beta是调整参数。
具体来说,alpha控制对比度,beta控制亮度。将原始图像乘以alpha后再加上beta,得到的结果就是调整后的图像。clip函数的作用是将结果限制在0到255之间,避免超出像素值范围。
最后,np.uint8将浮点数转换为无符号8位整数,以便保存为图像文件。
参数应该写多少def MSRCR(img, sigma_list, G, b, alpha, beta, low_clip, high_clip): img = np.float64(img) + 1.0 img_retinex = multiScaleRetinex(img, sigma_list) img_color = colorRestoration(img, alpha, beta) img_msrcr = G * (img_retinex * img_color + b) for i in range(img_msrcr.shape[2]): img_msrcr[:, :, i] = (img_msrcr[:, :, i] - np.min(img_msrcr[:, :, i])) / \ (np.max(img_msrcr[:, :, i]) - np.min(img_msrcr[:, :, i])) * \ 255 img_msrcr = np.uint8(np.minimum(np.maximum(img_msrcr, 0), 255)) img_msrcr = simplestColorBalance(img_msrcr, low_clip, high_clip) return img_msrcr
这个函数需要的参数包括:
- img: 需要进行 MSRCR 的图像,类型为 numpy 数组。
- sigma_list: multiScaleRetinex 函数中使用的高斯核的标准差列表,类型为列表。
- G: 调整图像对比度的参数,类型为 float。
- b: 调整图像亮度的参数,类型为 float。
- alpha: colorRestoration 函数中使用的参数,类型为 float。
- beta: colorRestoration 函数中使用的参数,类型为 float。
- low_clip: simplestColorBalance 函数中使用的参数,控制最暗像素的值,类型为 float。
- high_clip: simplestColorBalance 函数中使用的参数,控制最亮像素的值,类型为 float。
因此,定义的函数应该为:
```python
def MSRCR(img, sigma_list, G, b, alpha, beta, low_clip, high_clip):
img = np.float64(img) + 1.0
img_retinex = multiScaleRetinex(img, sigma_list)
img_color = colorRestoration(img, alpha, beta)
img_msrcr = G * (img_retinex * img_color + b)
for i in range(img_msrcr.shape[2]):
img_msrcr[:, :, i] = (img_msrcr[:, :, i] - np.min(img_msrcr[:, :, i])) / \
(np.max(img_msrcr[:, :, i]) - np.min(img_msrcr[:, :, i])) * \
255
img_msrcr = np.uint8(np.minimum(np.maximum(img_msrcr, 0), 255))
img_msrcr = simplestColorBalance(img_msrcr, low_clip, high_clip)
return img_msrcr
```