怎么将数据集进行局部自适应伽马(Gamma)矫正
时间: 2024-04-09 18:28:12 浏览: 159
自适应伽马校正
要将数据集进行局部自适应伽马矫正,您可以使用skimage库中的exposure.adjust_gamma()函数。以下是一个示例代码:
```python
import numpy as np
from skimage import exposure
# 假设您有一个数据集 X,形状为 (n_samples, height, width, channels)
# 假设您想要进行 gamma 矫正的图像位于 X 的第一个维度
# 设置伽马值和截断阈值
gamma = 1.5
threshold = 0.5
# 创建一个空数组用于存储矫正后的图像
corrected_images = np.empty_like(X)
# 遍历数据集中的每个图像
for i in range(X.shape[0]):
image = X[i] # 获取当前图像
# 使用局部自适应伽马矫正矫正图像
corrected_image = exposure.adjust_gamma(image, gamma, threshold)
corrected_images[i] = corrected_image # 存储矫正后的图像
# 现在,corrected_images 中包含了矫正后的图像数据
```
在上述代码中,我们首先设置了伽马值和截断阈值。然后,我们创建了一个空数组 `corrected_images` 用于存储矫正后的图像数据。接下来,我们遍历数据集中的每个图像,并使用 `exposure.adjust_gamma()` 函数对每个图像进行局部自适应伽马矫正。最后,我们将矫正后的图像存储在 `corrected_images` 数组中。
请注意,上述代码中的 `X` 应替换为您实际的数据集,形状为 `(n_samples, height, width, channels)`。此外,您可以调整伽马值和截断阈值以满足您的需求。
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