试编写一个全局线性变换的子函数,要求输入参数包括: 个人图像作为原图像输入 目标灰度范围[c,d] 输出参数:个人图像变换后图像 全局变换函数为:$$ s=\frac{d-c}{b-a}\times(r-a)+c $$ 写出函数及调用代码
时间: 2024-03-14 16:48:31 浏览: 79
以下是实现全局线性变换的子函数及其调用代码,包括输入参数个人图像、目标灰度范围[c,d]和输出参数个人图像变换后图像:
```python
import cv2
import numpy as np
def global_linear_transform(img, c, d):
a = np.min(img)
b = np.max(img)
s = (d - c) / (b - a) * (img - a) + c
s[s < 0] = 0
s[s > 255] = 255
return s.astype(np.uint8)
# 测试代码
img = cv2.imread('personal_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
transformed_img = global_linear_transform(img, 50, 200)
cv2.imshow('original', img)
cv2.imshow('transformed', transformed_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
其中,`img`是原图像,`c`和`d`是目标灰度范围,`transformed_img`是变换后的图像。在调用函数时,需要传入个人图像的路径,并设置目标灰度范围。在函数内部,首先计算原图像的最小值`a`和最大值`b`,然后根据全局变换函数,计算每个像素点的新值`S`。最后,将新值裁剪到[0,255]范围内,并将数据类型转换为`uint8`,以便显示和保存。
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