这篇文章主要介绍了python实现图像自动Gamma校正方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教
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python图像自动Gamma校正
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关于Gamma
Gamma校正是对动态范围内亮度的非线性存储/还原算法，即输入值进行的非线性操作，使输出值与输入值呈指数关系；文章源自设计学徒自学网-http://www.sx1c.com/41371.html
从效果上来说Gamma校正调整图像的整体亮度，没有校正的图像看起来可能会存在过亮或太暗的情况，所以想要图像显示效果更完美，Gamma校正就显得很重要了。文章源自设计学徒自学网-http://www.sx1c.com/41371.html
Gamma矫正的计算过程如下：文章源自设计学徒自学网-http://www.sx1c.com/41371.html
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output=〖input〗^(1/Gamma) |
使用上面的指数函数把每个像素的RGB值进行变换。文章源自设计学徒自学网-http://www.sx1c.com/41371.html
具体执行下列转换公式（假定像素值的取值范围为0到255）：文章源自设计学徒自学网-http://www.sx1c.com/41371.html
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R=〖255X(R/255)〗^((1/gamma))G=〖255X(G/255)〗^((1/gamma))B=〖255X(B/255)〗^((1/gamma)) |
一般处理Gamma矫正都是通过手动调节gamma值来完成的，文章源自设计学徒自学网-http://www.sx1c.com/41371.html
但如果图片多的情况下，手动设置gamma值显得过于麻烦，文章源自设计学徒自学网-http://www.sx1c.com/41371.html
这时候就需要采用自动Gamma矫正，将RGB图片转成灰度图，文章源自设计学徒自学网-http://www.sx1c.com/41371.html
计算灰度图的数据均值，通过下面的计算公式计算gamma值。
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gamma_val = math.log10(0.5) / math.log10(mean / 255) |
python实现
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import cv2import numpy as npimport mathimport osdef gamma_trans(img, gamma): # gamma函数处理 gamma_table = [np.power(x / 255.0, gamma) * 255.0 for x in range(256)] # 建立映射表 gamma_table = np.round(np.array(gamma_table)).astype(np.uint8) # 颜色值为整数 return cv2.LUT(img, gamma_table) # 图片颜色查表。另外可以根据光强（颜色）均匀化原则设计自适应算法。def nothing(x): passdata_base_dir = r'./1' # 输入文件夹的路径outfile_dir = r'./2' # 输出文件夹的路径list = os.listdir(data_base_dir)list.sort()list2 = os.listdir(outfile_dir)list2.sort()for file in list: # 遍历目标文件夹图片 read_img_name = data_base_dir + '/' + file.strip() # 取图片完整路径 image = cv2.imread(read_img_name) # 读入图片 img_gray = cv2.imread(read_img_name, 0) # 灰度图读取，用于计算gamma值 mean = np.mean(img_gray) gamma_val = math.log10(0.5) / math.log10(mean / 255) # 公式计算gamma image_gamma_correct = gamma_trans(image, gamma_val) # gamma变换 out_img_name = outfile_dir + '/' + file.strip() cv2.imwrite(out_img_name, image_gamma_correct) print("The photo which is processed is {}".format(file)) |
总结
以上为个人经验，希望能给大家一个参考
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