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  • python opencv 增强对比度

    万次阅读 2018-11-29 09:32:12
    import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt img=cv2.imread('miao.jpg',0) ...这是我们的测试图片,看起开一片漆黑,但实际上是有只小猫的,随后我们可以看到 # 绘制直方图 # 使用Mat...
    import cv2
    import numpy as np
    from matplotlib import pyplot as plt
    img=cv2.imread('miao.jpg',0)
    hist=cv2.calcHist([img],[0],None,[256],[0,256])
    

    这是我们的测试图片,看起开一片漆黑,但实际上是有只小猫的,随后我们可以看到
    在这里插入图片描述

    # 绘制直方图
    
    # 使用Matplotlib绘制函数
    # matplotlib.pyplot.hist()  它直接找到histogram然后绘制
    import cv2
    import numpy as np
    from matplotlib import pyplot as plt
    
    img = cv2.imread('miao.jpg',0)
    plt.hist(img.ravel(),256,[0,256]); plt.show()#将多维数组降位一维 numpy.ravel()返回视图,在原图操作  与numpy.flatten()返回拷贝,对原图没影响
    
    

    png

    可以看到直方图分布十分集中

    import cv2 as cv
    #全局直方图均衡化
    def eaualHist_demo(image):
        gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_RGB2GRAY)    #opencv的直方图均衡化要基于单通道灰度图像
    #     cv.namedWindow('input_image', cv.WINDOW_NORMAL)
    #     cv.imshow('input_image', gray)
        dst = cv.equalizeHist(gray)                #自动调整图像对比度,把图像变得更清晰
        cv.namedWindow("eaualHist_demo", cv.WINDOW_NORMAL)
        cv.imshow("eaualHist_demo", dst)
        return dst
    
    #局部直方图均衡化
    # def clahe_demo(image):
    #     gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_RGB2GRAY)
    #     clahe = cv.createCLAHE(5, (8,8))
    #     dst = clahe.apply(gray)
    #     cv.namedWindow("clahe_demo", cv.WINDOW_NORMAL)
    #     cv.imshow("clahe_demo", dst)
    # clahe_demo(src)
    src=cv2.imread('miao.jpg')
    
    dst = eaualHist_demo(src)
    
    cv.waitKey(0)
    cv.destroyAllWindows()
    

    在这里插入图片描述
    看,多可爱~

    展开全文
  • 使用python实现图像对比度增强

    万次阅读 2018-05-25 22:15:08
    对单张图像进行图像对比度增强:from PIL import Image from PIL import ImageEnhance img = Image.open('./0h/FGF2.tif') img.show() #对比度增强 enh_con = ImageEnhance.Contrast(img) contrast = 1.5 img_...

    对单张图像进行图像对比度增强:

    from PIL import Image
    from PIL import ImageEnhance
    
    img = Image.open('./0h/FGF2.tif')
    img.show()
    
    #对比度增强  
    enh_con = ImageEnhance.Contrast(img)  
    contrast = 1.5  
    img_contrasted = enh_con.enhance(contrast)  
    img_contrasted.show() 
    img_contrasted.save("./0h/FGF2-new.tif")
    

    展开全文
  • 对于对比度较低的图片,可以通过一定的算法来增强对比度。常用的方法有线性变换,伽马变换,直方图均衡化,局部自适应直方图均衡化等。1. 灰度直方图及绘制灰度直方图用来描述每个像素在图像矩阵中出现的次数或...

    ·对于部分图像,会出现整体较暗或较亮的情况,这是由于图片的灰度值范围较小,即对比度低。实际应用中,通过绘制图片的灰度直方图,可以很明显的判断图片的灰度值分布,区分其对比度高低。对于对比度较低的图片,可以通过一定的算法来增强其对比度。常用的方法有线性变换,伽马变换,直方图均衡化,局部自适应直方图均衡化等。

    1. 灰度直方图及绘制

    灰度直方图用来描述每个像素在图像矩阵中出现的次数或概率。其横坐标一般为0-255个像素值,纵坐标为该像素值对应的像素点个数。如下图所示的图像矩阵(单通道灰度图,三通道时可以分别绘制),可以统计每个像素值出现的次数,也可以统计概率,统计像素值出现次数的灰度直方图如下所示。

    1483773-20190611223530605-1836261822.png

    1483773-20190611230817775-95219485.png

    灰度直方图绘制

    a, 可以利用opencv的calcHist()统计像素值出现次数,通过matploblib的plot()绘制

    b, 可以直接利用matploblib的hist()方法

    cv2.calcHist()

    参数:

    img:输入图像,为列表,如[img]

    channels: 计算的通道,为列表,如[0]表示单通道,[0,1]统计两个通道

    mask: 掩模,和输入图像大小一样的矩阵,为1的地方会进行统计(与图像逻辑与后再统计);无掩模时为None

    histSize: 每一个channel对应的bins个数,为列表,如[256]表示256个像素值

    ranges: bins的边界,为列表,如[0,256]表示像素值范围在0-256之间

    accumulate: Accumulation flag. If itis set, the histogram is not cleared in the beginning when it is allocated. This feature enables you to compute a single histogram from several sets of arrays, or to update the histogram intime.

    如下图所示,分别绘制了灰度分布曲线图,灰度分布直方图和两者叠加图形,代码如下:

    ContractedBlock.gif

    ExpandedBlockStart.gif

    #coding:utf-8import cv2ascv

    import matplotlib.pyplotasplt

    import numpyasnp

    img= cv.imread(r"C:\Users\Administrator\Desktop\maze.png",0)

    hist= cv.calcHist([img],[0],None,[256],[0,256])

    plt.subplot(1,3,1),plt.plot(hist,color="r"),plt.axis([0,256,0,np.max(hist)])

    plt.xlabel("gray level")

    plt.ylabel("number of pixels")

    plt.subplot(1,3,2),plt.hist(img.ravel(),bins=256,range=[0,256]),plt.xlim([0,256])

    plt.xlabel("gray level")

    plt.ylabel("number of pixels")

    plt.subplot(1,3,3)

    plt.plot(hist,color="r"),plt.axis([0,256,0,np.max(hist)])

    plt.hist(img.ravel(),bins=256,range=[0,256]),plt.xlim([0,256])

    plt.xlabel("gray level")

    plt.ylabel("number of pixels")

    plt.show()

    View Code

    1483773-20190612223116340-827573379.png

    c.通过np.histogram()和plt.hist()也可以计算出灰度值分布

    ContractedBlock.gif

    ExpandedBlockStart.gif

    #coding:utf-8import cv2ascv

    import matplotlib.pyplotasplt

    import numpyasnp

    img= cv.imread(r"C:\Users\Administrator\Desktop\maze.png",0)

    histogram,bins= np.histogram(img,bins=256,range=[0,256])

    print(histogram)

    plt.plot(histogram,color="g")

    plt.axis([0,256,0,np.max(histogram)])

    plt.xlabel("gray level")

    plt.ylabel("number of pixels")

    plt.show()

    np.histogram()

    ContractedBlock.gif

    ExpandedBlockStart.gif

    import cv2 ascv

    import matplotlib.pyplotasplt

    import numpyasnp

    img= cv.imread(r"C:\Users\Administrator\Desktop\maze.png",0)

    rows,cols=img.shape

    hist= img.reshape(rows*cols)

    histogram,bins,patch= plt.hist(hist,256,facecolor="green",histtype="bar") #histogram即为统计出的灰度值分布

    plt.xlabel("gray level")

    plt.ylabel("number of pixels")

    plt.axis([0,255,0,np.max(histogram)])

    plt.show()

    plt.hist()

    2. 对比度增强

    对比度增强,即将图片的灰度范围拉宽,如图片灰度分布范围在[50,150]之间,将其范围拉升到[0,256]之间。这里介绍下 线性变换,直方图正规化,伽马变换,全局直方图均衡化,限制对比度自适应直方图均衡化等算法。

    2.1 线性变换

    通过函数y=ax+b对灰度值进行处理,例如对于过暗的图片,其灰度分布在[0,100], 选择a=2,b=10能将灰度范围拉伸到[10, 210]。可以通过np或者opencv的convertScaleAbs()函数来实现,对应参数列表如下:

    cv2.convertScaleAbs(src,alpha,beta)

    src: 图像对象矩阵

    dst:输出图像矩阵

    alpha:y=ax+b中的a值

    beta:y=ax+b中的b值

    (对于计算后大于255的像素值会截断为255)

    使用示例代码和效果图如下:

    ContractedBlock.gif

    ExpandedBlockStart.gif

    #coding:utf-8import cv2ascv

    import matplotlib.pyplotasplt

    import numpyasnp

    img= cv.imread(r"C:\Users\Administrator\Desktop\dark.jpg")

    print(img)

    img_bright= cv.convertScaleAbs(img,alpha=1.5,beta=0)

    print(img_bright)

    cv.imshow("img",img)

    cv.imshow("img_bright",img_bright)

    cv.waitKey(0)

    cv.destroyAllWindows()

    convertScaleAbs()

    ContractedBlock.gif

    ExpandedBlockStart.gif

    #coding:utf-8import cv2ascv

    import matplotlib.pyplotasplt

    import numpyasnp

    img= cv.imread(r"C:\Users\Administrator\Desktop\dark.jpg")

    a=1.5b=0y= np.float(a)*img+b

    y[y>255]=255y=np.round(y)

    img_bright=y.astype(np.uint8)

    cv.imshow("img",img)

    cv.imshow("img_bright",img_bright)

    cv.waitKey(0)

    cv.destroyAllWindows()

    numpy实现

    (实用性:numpy自定义实现时,可以针对不同区间像素点,采用不同系数a,b来动态改变像素值)

    1483773-20190612232424840-1694665209.png

    2.2 直方图正规化

    对于上述线性变换,系数a,b需要自己摸索设置。直方图正规化的系数固定,一般将原图片的像素值范围映射到[0,255]范围内。假设原图片的像素值分布范围为Input:[min, max], 映射后的范围为Output:[0,255], 则对应的系数a=(255-0)/(max-min), 系数b=0。即计算公式:

    1483773-20190612234154746-1158486747.png

    opencv提供了normalize()函数来实现灰度正规化,对应参数列表如下:

    cv2.normalize(src,dst,alpha,beta,normType,dtype,mask)

    参数:

    src: 图像对象矩阵

    dst:输出图像矩阵(和src的shape一样)

    alpha:正规化的值,如果是范围值,为范围的下限 (alpha – norm value to normalize to or the lower range boundaryin caseof the range normalization.)

    beta:如果是范围值,为范围的上限;正规化中不用到 ( upper range boundaryin case of the range normalization; it is not used forthe norm normalization.)

    norm_type:normalize的类型

    cv2.NORM_L1:将像素矩阵的1-范数做为最大值(矩阵中值的绝对值的和)

    cv2.NORM_L2:将像素矩阵的2-范数做为最大值(矩阵中值的平方和的开方)

    cv2.NORM_MINMAX:将像素矩阵的∞-范数做为最大值 (矩阵中值的绝对值的最大值)

    dtype: 输出图像矩阵的数据类型,默认为-1,即和src一样

    mask:掩模矩阵,只对感兴趣的地方归一化

    (对于alpha的值,不是很清楚含义,经过试验,应该是一个锚点,用像素矩阵中的范数计算出来的比例和alpha相乘,当dtype为cv2.NORM_MINMAX时,其计算公式类似如下:

    1483773-20190613220617230-1496984838.png

    使用示例代码和效果图如下:

    ContractedBlock.gif

    ExpandedBlockStart.gif

    #coding:utf-8import cv2ascv

    import matplotlib.pyplotasplt

    import numpyasnp

    img= cv.imread(r"C:\Users\Administrator\Desktop\dark.jpg")

    img_norm=cv.normalize(img,dst=None,alpha=350,beta=10,norm_type=cv.NORM_MINMAX)

    cv.imshow("img",img)

    cv.imshow("img_norm",img_norm)

    cv.waitKey(0)

    cv.destroyAllWindows()

    cv.normalize()

    ContractedBlock.gif

    ExpandedBlockStart.gif

    #coding:utf-8import cv2ascv

    import matplotlib.pyplotasplt

    import numpyasnp

    img= cv.imread(r"C:\Users\Administrator\Desktop\dark.jpg")

    out_min=0out_max=255in_min=np.min(img)

    in_max=np.max(img)

    a=float(out_max-out_min)/(in_max-in_min)

    b=out_min-a*in_min

    img_norm= img*a+b

    img_norm=img_norm.astype(np.uint8)

    cv.imshow("img",img)

    cv.imshow("img_norm",img_norm)

    cv.waitKey(0)

    cv.destroyAllWindows()

    numpy实现类似normalize

    1483773-20190613215437501-697904306.png

    2.3 伽马变换

    将输入图像的像素值除以255,归一化到[0,1]区间,然后计算其γ次方值,用公式表示如下,其中I(r,c)为归一化后的像素值,当γ=1时原像素值不影响,当0<γ<1时,增大像素值,提高图片对比度;反之γ>1时能降低图片对比度。

    1483773-20190613222717955-1686406676.png

    1483773-20190613223242977-1529816125.png

    实现代码和示例如下:

    ContractedBlock.gif

    ExpandedBlockStart.gif

    #coding:utf-8import cv2ascv

    import matplotlib.pyplotasplt

    import numpyasnp

    img= cv.imread(r"C:\Users\Administrator\Desktop\dark.jpg")

    img_norm= img/255.0#注意255.0得采用浮点数

    img_gamma= np.power(img_norm,0.4)*255.0img_gamma=img_gamma.astype(np.uint8)

    cv.imshow("img",img)

    cv.imshow("img_gamma",img_gamma)

    cv.waitKey(0)

    cv.destroyAllWindows()

    numpy实现伽马变换

    1483773-20190613224529246-433758417.png

    2.4 全局直方图均衡化

    直方图均衡化的目的是将原图片每个像素值的像素点个数进行重新分配到[0,255]的256个像素值上,使得每个像素值对应的像素点个数近似相等,即重新分配后,0-255的每个像素值对应的像素点个数近似为(rows*cols/256),(直方图均衡化对应的数学原理参考:https://blog.csdn.net/superjunenaruto/article/details/52431941)。opencv里面equalizeHist()函数实现了相应的功能,只能处理单通道数据,参数列表如下:

    cv2.equalizeHist(src,dst)

    src: 图像对象矩阵,必须为单通道的uint8类型的矩阵数据

    dst:输出图像矩阵(和src的shape一样)

    实现代码和示例如下:

    ContractedBlock.gif

    ExpandedBlockStart.gif

    #coding:utf-8import cv2ascv

    import matplotlib.pyplotasplt

    import numpyasnp

    import math

    img= cv.imread(r"C:\Users\Administrator\Desktop\dark.jpg",0)

    img_equalize=cv.equalizeHist(img)

    cv.imshow("img",img)

    cv.imshow("img_equalize",img_equalize)

    cv.waitKey(0)

    cv.destroyAllWindows()

    opencv equalizeHist()

    ContractedBlock.gif

    ExpandedBlockStart.gif

    #coding:utf-8import cv2ascv

    import matplotlib.pyplotasplt

    import numpyasnp

    import math

    #统计灰度分布

    def calc_hist(img):

    rows,cols= img.shape[:2]

    hist=np.zeros(256,np.uint64) #注意此处的数据格式不要用np.uint8,会溢出但不报错for r inrange(rows):for c inrange(cols):

    hist[img[r,c]]+=1

    returnhist

    def equalize_hist(img):

    rows,cols= img.shape[:2]

    hist=calc_hist(img)

    #计算灰度累积分布

    hist_sum=np.zeros([256],np.uint32) #注意数据类型为np.uint32,防止溢出for i in range(256):if i==0:

    hist_sum[i]=hist[i]else:

    hist_sum[i]= hist[i]+hist_sum[i-1]

    #输出图像的灰度分布

    output_hist= np.zeros(256,np.uint8)

    cofficient= 256.0/(rows*cols)for i in range(256):

    q= cofficient*float(hist_sum[i])-1

    if q>=0:

    output_hist[i]=math.floor(q)else:

    output_hist[i]=0#输出图像的像素值

    output_img=np.zeros([rows,cols],np.uint8)for r inrange(rows):for c inrange(cols):

    output_img[r,c]=output_hist[img[r,c]]returnoutput_imgif __name__=="__main__":

    img= cv.imread(r"C:\Users\Administrator\Desktop\dark.jpg",0)

    img_equalize=equalize_hist(img)

    cv.imshow("img",img)

    cv.imshow("img_equalize",img_equalize)

    cv.waitKey(0)

    cv.destroyAllWindows()

    使用numpy实现equalizeHist

    (通过numpy实现equalizeHist的算法思路参见直方图均衡化的数学原理,这里没写出。。。。。)

    1483773-20190613232548924-2107197332.png

    2.5 限制对比度自适应直方图均衡化

    相比全局直方图均衡化,自适应直方图均衡化将图像划分为不重叠的小块,在每一小块进行直方图均衡化,但若小块内有噪声,影响很大,需要通过限制对比度来进行抑制,即限制对比度自适应直方图均衡化。如果限制对比度的阈值设置会40,在局部直方图分布中某个像素值出现次数为45,那么多出的5次像素点会被去掉,平均成其他像素值,如图所示:

    1483773-20190615112519820-1424907531.png

    opencv通过createCLAHE()和apply()函数来实现,其对应参数如下:

    clahe=cv2.createCLAHE(clipLimit,tileGridSize)

    clipLimit:限制对比度的阈值,默认为40,直方图中像素值出现次数大于该阈值,多余的次数会被重新分配

    tileGridSize:图像会被划分的size, 如tileGridSize=(8,8),默认为(8,8)

    calhe.apply(img) #对img进行限制对比度自适应直方图均衡化

    代码示例和效果如下:(实际使用中可以先去噪声,再进行对比度增强)

    ContractedBlock.gif

    ExpandedBlockStart.gif

    #coding:utf-8import cv2ascv

    import matplotlib.pyplotasplt

    import numpyasnp

    import math

    img= cv.imread(r"C:\Users\Administrator\Desktop\dark.jpg",0)

    clahe= cv.createCLAHE(3,(8,8))

    dst=clahe.apply(img)

    cv.imshow("img",img)

    cv.imshow("dst",dst)

    cv.waitKey(0)

    cv.destroyAllWindows()

    createCLAHE()

    1483773-20190615111154090-72975261.png

    参考:

    官方文档:https://www.docs.opencv.org/4.1.0/

    展开全文
  • I am new to Python OpenCV. I have read some documents and answers here but I am unable to figure out what the following code means:if (self.array_alpha is None):self.array_alpha = np.array([1.25])self...

    I am new to Python OpenCV. I have read some documents and answers here but I am unable to figure out what the following code means:

    if (self.array_alpha is None):

    self.array_alpha = np.array([1.25])

    self.array_beta = np.array([-100.0])

    # add a beta value to every pixel

    cv2.add(new_img, self.array_beta, new_img)

    # multiply every pixel value by alpha

    cv2.multiply(new_img, self.array_alpha, new_img)

    I have come to know that Basically, every pixel can be transformed as X = aY + b where a and b are scalars.. Basically, I have understood this. However, I did not understand the code and how to increase contrast with this.

    Till now, I have managed to simply read the image using img = cv2.imread('image.jpg',0)

    Thanks for your help

    解决方案

    I would like to suggest a method using the LAB color channel. Wikipedia has enough information regarding what the LAB color channel is about.

    I have done the following using OpenCV 3.0.0 and python:

    import cv2

    #-----Reading the image-----------------------------------------------------

    img = cv2.imread('Dog.jpg', 1)

    cv2.imshow("img",img)

    #-----Converting image to LAB Color model-----------------------------------

    lab= cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2LAB)

    cv2.imshow("lab",lab)

    #-----Splitting the LAB image to different channels-------------------------

    l, a, b = cv2.split(lab)

    cv2.imshow('l_channel', l)

    cv2.imshow('a_channel', a)

    cv2.imshow('b_channel', b)

    #-----Applying CLAHE to L-channel-------------------------------------------

    clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=3.0, tileGridSize=(8,8))

    cl = clahe.apply(l)

    cv2.imshow('CLAHE output', cl)

    #-----Merge the CLAHE enhanced L-channel with the a and b channel-----------

    limg = cv2.merge((cl,a,b))

    cv2.imshow('limg', limg)

    #-----Converting image from LAB Color model to RGB model--------------------

    final = cv2.cvtColor(limg, cv2.COLOR_LAB2BGR)

    cv2.imshow('final', final)

    #_____END_____#

    You can run the code as it is.

    To know what CLAHE (Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization)is about, you can again check Wikipedia.

    展开全文
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    调整亮度和对比度:import cv2 import numpy as np def contrast_demo(img1, c, b): # 亮度就是每个像素所有通道都加上b rows, cols, chunnel = img1.shape blank = np.zeros([rows, cols, chunnel], img1.dtype)...
  • python opencv 对比度

    2019-09-05 15:36:59
    今天在做图像的目标区域提取时,发现总是有干扰导致不能正确的选取ROI区域,然后自己写了个增强对比度的方法,用自己的增强对比度的方法虽然可以成功处理,但是速度很慢,所以想要一个速度又快,效果又好的增强对比...
  • 图像处理工具——灰度直方...上面图片的灰度直方图python实现#!usr/bin/env python#-*- coding:utf-8 _*-"""@author:Sui yue@describe: 灰度直方图,描述每个灰度级在图像矩阵中的像素个数或者占有率@time: 2019/09...
  • python想调整图片亮度对比度的时候,千万别再用那个3重循环的方法去改每一个像素的rgb值了,图片多的话简直太慢了。现在网上竟然几乎全是这种方法。 直接用opencv库里的 cv2.convertScaleAbs(image, result, ...
  • 我们回忆一下对比度增强的初衷,对比度增强是为了让本身对比度不强的图像的对比度变得明显,而对本身对比度很强的图像,是没必要做增强的。那么在同一图像中,我们尤其需要增强对比度不强的部分。而方差表示的是...
  • 基本原理:两张图片合成。  先按照原来的图片的格式新建一个色素全为零的图片,然后按照两张图的比例不同合成一张新图片。...#粗略的调节对比度和亮度 def contrast_brightness_image(src1, a, g): ...
  • 在这里插入图片描述 直方图正规化 import cv2 import numpy as np import sys #主函数 if __name__ == "__main__" : I = cv2 . imread ( "c:/users/76973/desktop/picture/output_image2.jpg...
  • 图像处理工具——灰度直方...上面图片的灰度直方图python实现#!usr/bin/env python#-*- coding:utf-8 _*-"""@author:Sui yue@describe: 灰度直方图,描述每个灰度级在图像矩阵中的像素个数或者占有率@time: 2019/09...
  • OpenCV-Python-(4)-对比度增强

    万次阅读 多人点赞 2018-11-13 20:19:54
    对比度增强 cv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges[, hist[, accumulate ]]) #图像直方图 cv2.normalize(src[, dst[, alpha[, beta[, norm_type[, dtype[, mask]]]]]]) → dst #直方图归一化 ...
  • skimage包的全称是scikit-image SciKit (toolkit for SciPy) ,它对scipy.ndimage进行了扩展,提供了更多的图片处理功能。它是由python语言编写的,由scipy 社区开发和维护。skimage包由许多的子模块组成,各个子...
  • 算法对图片对比度和亮度的调整一般通过下面公式计算: g(x,y) = a*f(x,y)+bf(x,y)代表源图像x行,y列的像素点的c通道的数值 g(x,y)代表目 标图像x行,y列的像素点的c通道的数值 a参数(a>0)表示放大的倍数(一般...
  • 图像增强主要解决由于图像的灰度级范围较小造成的对比度较低的问题,目的就是将输出图像的灰度级放大到指定的程度,使得图像中的细节看起来增加清晰。对比度增强有几种常用的方法,如线性变换、分段线性变换、伽马...
  • 各位同道大家好,今天我给大家演示一下,如何通过python编程,编写一个科研小程序,把平时无法处理的医学图像进行特殊化处理,从而获取科研分析数据,软件的图形界面点打开文件夹按键,把图片放入指定的文件夹点目录...
  • python中PIL模块中有一个叫做ImageEnhance的类,该类专门用于图像的增强处理,可以实现图像的亮度、对比度、色度和锐度四种方式的增强(或减弱)处理。 具体见下面的例子: # -*- coding: UTF-8 -*- import os from ...
  • 第三节:对比度增强算法总结 一: 绘制直方图  就是把各个像素值所含有的个数统计出来,然后画图表示。 可以看到在当前图像中,哪个像素值的个数最多。 同时,可以看当前图像总体的像素值大小在哪些范围。。靠近0...
  • 下面将模糊集用于图像增强的步骤罗列如下: 使用模糊集合来进行灰度变换,从而增强图像。首先可以在常理下考虑一下,一般的对于动态范围较小的图像,我们一般的处理的方法是灰度拉升,或者直方图均衡。 这两种的方法...
  • 训练数据需要对样本做增强处理,所以需要知道如何改编图片亮度以及对比度,本来以为OpenCV有自带的函数改变亮度以及对比度,结果发现木有,桑心 Python、C++改变图片亮度以及对比度方法都在官方文档中Changing the ...
  • 限制对比度自适应直方图均衡化的主要计算过程需要先了解一下 https://blog.csdn.net/u013066730/article/details/83000004 这个链接说的很清楚。看了几遍不是很明白具体是怎么操作的,我的理解是:将原来的图像...

空空如也

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