小编写这篇文章的一个主要目的,主要是来给大家详细介绍关于python数字图像的一些事宜,包括数字图像处理的一些流程类的问题。包括图像处理的对比度,图像处理的亮度,这之间的一个相关调整,具体的实例,下面就给大家详细解答下。
skimage包的exposure模块
图像明亮度与相互对比之间的调整,是放在skimage包的exposure模块里面
1、gamma调整
对原图像的像素,进行幂运算,得到新的像素值。公式中的g就是gamma值。
如果gamma>1,新图像比原图像暗
如果gamma<1,新图像比原图像亮
函数格式为:skimage.exposure.adjust_gamma(image,gamma=1)
gamma参数默认为1,原像不发生变化。
from skimage import data,exposure,img_as_float import matplotlib.pyplot as plt image=img_as_float(data.moon()) gam1=exposure.adjust_gamma(image,2)#调暗 gam2=exposure.adjust_gamma(image,0.5)#调亮 plt.figure('adjust_gamma',figsize=(8,8)) plt.subplot(131) plt.title('origin image') plt.imshow(image,plt.cm.gray) plt.axis('off') plt.subplot(132) plt.title('gamma=2') plt.imshow(gam1,plt.cm.gray) plt.axis('off') plt.subplot(133) plt.title('gamma=0.5') plt.imshow(gam2,plt.cm.gray) plt.axis('off') plt.show()
2、log对数调整
这个刚好和gamma相反
原理:I=log(I)
from skimage import data,exposure,img_as_float import matplotlib.pyplot as plt image=img_as_float(data.moon()) gam1=exposure.adjust_log(image)#对数调整 plt.figure('adjust_gamma',figsize=(8,8)) plt.subplot(121) plt.title('origin image') plt.imshow(image,plt.cm.gray) plt.axis('off') plt.subplot(122) plt.title('log') plt.imshow(gam1,plt.cm.gray) plt.axis('off') plt.show()
3、判断图像对比度是否偏低
函数:is_low_contrast(img)
返回一个bool型值
from skimage import data,exposure image=data.moon() result=exposure.is_low_contrast(image) print(result) 输出为False
4、调整强度
函数:
skimage.exposure.rescale_intensity(image,in_range='image',out_range='dtype')
in_range表示输入图片的强度范围,默认为'image',表示用图像的最大/最小像素值作为范围
out_range表示输出图片的强度范围,默认为'dype',表示用图像的类型的最大/最小值作为范围
默认情况下,输入图片的[min,max]范围被拉伸到[dtype.min,dtype.max],如果
dtype=uint8,那么dtype.min=0,dtype.max=255
import numpy as np from skimage import exposure image=np.array([51,102,153],dtype=np.uint8) mat=exposure.rescale_intensity(image) print(mat)
输出为[0 127 255]
即像素最小值由51变为0,最大值由153变为255,整体进行了拉伸,但是数据类型没有变,还是uint8
前面我们讲过,可以通过img_as_float()函数将unit8类型转换为float型,实际上还有更简单的方法,就是乘以1.0
import numpy as np image=np.array([51,102,153],dtype=np.uint8) print(image*1.0) 即由[51,102,153]变成了[51.102.153.] 而float类型的范围是[0,1],因此对float进行rescale_intensity调整后,范围变为[0,1],而不是[0,255] import numpy as np from skimage import exposure image=np.array([51,102,153],dtype=np.uint8) tmp=image*1.0 mat=exposure.rescale_intensity(tmp) print(mat)
结果为[0. 0.5 1.]
如果原始像素值不想被拉伸,只是等比例缩小,就使用in_range参数,如:
import numpy as np from skimage import exposure image=np.array([51,102,153],dtype=np.uint8) tmp=image*1.0 mat=exposure.rescale_intensity(tmp,in_range=(0,255)) print(mat)
输出为:[0.2 0.4 0.6],即原像素值除以255
如果参数in_range的[main,max]范围要比原始像素值的范围[min,max]大或者小,那就进行裁剪,如:
mat=exposure.rescale_intensity(tmp,in_range=(0,102))
print(mat)
输出[0.5 1.1.],即原像素值除以102,超出1的变为1
如果一个数组里面有负数,现在想调整到正数,就使用out_range参数。如:
import numpy as np from skimage import exposure image=np.array([-10,0,10],dtype=np.int8) mat=exposure.rescale_intensity(image,out_range=(0,127)) print(mat)
输出[0 63 127]
综上所述,这篇文章就给大家介绍到这里了,希望可以给大家带来帮助。
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