浅谈Python Opencv中gamma变换的使用详解.pdf
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2023-04-17
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浅谈 Python Opencv 中 gamma 变换的使
用详解
伽马变换就是用来图像增强，其提升了暗部细节，简单来说就是通过
非线性变换，让图像从暴光强度的线性响应变得更接近人眼感受的响
应，即将漂白（相机曝光）或过暗（曝光不足）的图片，进行矫正。
伽马变换的基本形式如下：
大于
1
时，对图像的灰度分布直方图具有拉伸作用（使灰度向高灰度
值延展），而小于
1
时，对图像的灰度分布直方图具有收缩作用（是
使灰度向低灰度值方向靠拢）。
#
分道计算每个通道的直方图
img0 = cv2.imread('12.jpg')
hist_b = cv2.calcHist([img0],[0],None,[256],[0,256])
hist_g = cv2.calcHist([img0],[1],None,[256],[0,256])
hist_r = cv2.calcHist([img0],[2],None,[256],[0,256])
def gamma_trans(img,gamma):
#
具体做法先归一化到
1
，然后
gamma
作为指数值求出新的像素值
再还原
gamma_table = [np.power(x/255.0,gamma)*255.0 for x in
range(256)]
gamma_table = np.round(np.array(gamma_table)).astype(np.uint8)
#
实现映射用的是
Opencv
的查表函数
return cv2.LUT(img0,gamma_table)
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