python代码实现要求:灰度值较低的像素进行幂变换,提高其亮度;中间层级灰度的像素进行对数变换,系数为2;高亮度像素点保持不变.
时间: 2023-11-22 15:52:59 浏览: 114
以下是Python代码实现:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
img = cv2.imread('image.png', 0)
# 灰度值较低的像素进行幂变换,提高其亮度
low_gray = img.copy()
low_gray[low_gray < 100] = np.power(low_gray[low_gray < 100], 1.5)
# 中间层级灰度的像素进行对数变换,系数为2
mid_gray = img.copy()
mid_gray[(mid_gray >= 100) & (mid_gray < 200)] = np.log(mid_gray[(mid_gray >= 100) & (mid_gray < 200)]) * 2
# 合并三个通道
result = cv2.merge([low_gray, mid_gray, img])
# 显示结果
cv2.imshow('result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
其中,`img`是原始图像,`low_gray`是经过幂变换后的图像,`mid_gray`是经过对数变换后的图像,最后将三个通道合并得到结果`result`。可以根据实际情况调整阈值和幂次等参数。
相关问题
要求:灰度值较低的像素进行幂变换,提高其亮度;中间层级灰度的像素进行对数变换,系数为2;高亮度像素点保持不变.
可以使用以下代码进行实现:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
img = cv2.imread("image.jpg", 0)
# 灰度范围划分
low_gray = 50 # 较低灰度
high_gray = 200 # 较高灰度
# 幂变换
img_low = img.copy()
img_low[img_low < low_gray] = np.power(img_low[img_low < low_gray], 0.5)
# 对数变换
img_mid = img.copy()
img_mid[(img_mid >= low_gray) & (img_mid < high_gray)] = np.log(img_mid[(img_mid >= low_gray) & (img_mid < high_gray)]) / np.log(2)
# 合并三个图像
img_high = img.copy()
result_img = cv2.merge([img_low, img_mid, img_high])
# 显示结果图像
cv2.imshow("result", result_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
上述代码中,使用 `cv2.imread()` 函数读取图像,并使用 `np.power()` 和 `np.log()` 函数进行幂变换和对数变换。其中,对数变换使用系数为 2,即将对数变换结果除以 log2。最后,使用 `cv2.merge()` 函数将三个变换后的图像合并成一个结果图像,并使用 `cv2.imshow()` 函数显示结果。
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