怎么将数据集进行局部自适应伽马(Gamma)矫正

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：

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。