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所屬分類：百科知識(shí)
這篇文章主要介紹了python實(shí)現(xiàn)圖像自動(dòng)Gamma校正方式,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助,如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教
python圖像自動(dòng)Gamma校正
關(guān)于Gamma
Gamma校正是對(duì)動(dòng)態(tài)范圍內(nèi)亮度的非線性存儲(chǔ)/還原算法，即輸入值進(jìn)行的非線性操作，使輸出值與輸入值呈指數(shù)關(guān)系；
從效果上來說Gamma校正調(diào)整圖像的整體亮度，沒有校正的圖像看起來可能會(huì)存在過亮或太暗的情況，所以想要圖像顯示效果更完美，Gamma校正就顯得很重要了。
Gamma矯正的計(jì)算過程如下：
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output=〖input〗^(1/Gamma) |
使用上面的指數(shù)函數(shù)把每個(gè)像素的RGB值進(jìn)行變換。
具體執(zhí)行下列轉(zhuǎn)換公式（假定像素值的取值范圍為0到255）：
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R=〖255X(R/255)〗^((1/gamma))G=〖255X(G/255)〗^((1/gamma))B=〖255X(B/255)〗^((1/gamma)) |
一般處理Gamma矯正都是通過手動(dòng)調(diào)節(jié)gamma值來完成的，
但如果圖片多的情況下，手動(dòng)設(shè)置gamma值顯得過于麻煩，
這時(shí)候就需要采用自動(dòng)Gamma矯正，將RGB圖片轉(zhuǎn)成灰度圖，
計(jì)算灰度圖的數(shù)據(jù)均值，通過下面的計(jì)算公式計(jì)算gamma值。
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gamma_val = math.log10(0.5) / math.log10(mean / 255) |
python實(shí)現(xiàn)
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import cv2import numpy as npimport mathimport osdef gamma_trans(img, gamma):? # gamma函數(shù)處理????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)? # 顏色值為整數(shù)def nothing(x):????passdata_base_dir = r'./1'? # 輸入文件夾的路徑outfile_dir = r'./2'? # 輸出文件夾的路徑list = os.listdir(data_base_dir)list.sort()list2 = os.listdir(outfile_dir)list2.sort()for file in list:? # 遍歷目標(biāo)文件夾圖片????read_img_name = data_base_dir + '/' + file.strip()? # 取圖片完整路徑????image = cv2.imread(read_img_name)? # 讀入圖片????img_gray = cv2.imread(read_img_name, 0)? # 灰度圖讀取，用于計(jì)算gamma值????mean = np.mean(img_gray)????gamma_val = math.log10(0.5) / math.log10(mean / 255)? # 公式計(jì)算gamma????image_gamma_correct = gamma_trans(image, gamma_val)? # gamma變換????out_img_name = outfile_dir + '/' + file.strip()????cv2.imwrite(out_img_name, image_gamma_correct)????print("The photo which is processed is {}".format(file)) |
總結(jié)
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考
歷史上的今天:
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