FZU2021计算机视觉基础实践：图像处理与转换

本资源是一份关于FZU2021计算机视觉课程的慕课作业答案，主要涉及图像处理的基本操作。首先，学生被要求编写Python代码来完成以下任务： 1. 图像读取与转换：使用PIL库（Python Imaging Library）读取名为“test1.jfif”的真彩色图像，并将其显示出来。接着，通过调用`convert('L')`函数，将彩色图像转换为灰度图像。转换后的图像同样显示并保存为“test2.jfif”。这个过程展示了基本的图像数据类型转换和显示方法。 2. 图像变换操作： - 反转变换：通过`transpose(Image.ROTATE_180)`函数，实现了180度旋转图像，将原始图像翻转过来，并保存为“test3.jfif”。 - 对数变换：将图像数据转换为numpy数组，计算每个像素值的对数值，然后将结果转换回图像格式并显示，实现了图像亮度的对数变化。 - 幂变换：针对灰度图像，利用伽马校正技术进行幂变换。首先将像素值归一化到0-255范围，然后根据给定的伽马系数和补偿系数，计算新的像素值，确保结果仍保持在0-255范围内。变换后的图像也进行了显示。 这些代码示例不仅涵盖了计算机视觉中的图像读取、基本操作和一些简单的变换，还涉及到图像处理中的像素级操作，如灰度转换、色彩空间转换和非线性变换。理解这些概念对于学习计算机视觉算法和应用至关重要，例如在人脸识别、物体检测或图像增强等领域。 通过实践这些操作，学生可以熟悉图像处理的基本流程，掌握如何使用Python和PIL库进行图像处理，同时理解不同变换对图像特征的影响，为后续深入学习计算机视觉打下坚实的基础。