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python数字图像处理之对比度与亮度调整示例

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  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

01.png

  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()

02.png

  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()

 

03.png

     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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