首页python实现图像迦马变换

python实现图像迦马变换

时间: 2025-05-27 14:09:28 浏览: 16

### Python 实现图像伽马变换伽马变换（Gamma Transformation），也称为幂律变换，是一种常见的灰度变换方法，用于调整图像的对比度。通过改变输入图像像素值的强度分布，可以增强或减弱图像的整体亮度。以下是基于 OpenCV 的 Python 示例代码，展示如何实现伽马变换： ```python import cv2 import numpy as np def adjust_gamma(image, gamma=1.0): # 构建伽马校正查找表 invGamma = 1.0 / gamma table = np.array([((i / 255.0) ** invGamma) * 255 for i in np.arange(0, 256)]).astype("uint8") # 应用查找表进行伽马变换 return cv2.LUT(image, table) if __name__ == "__main__": # 加载原始图像 original_image = cv2.imread('input_image.jpg') # 替换为实际路径 if original_image is None: print("无法加载图像，请检查文件路径！") else: # 设置伽马值 gamma_value = 2.5 # 执行伽马变换 adjusted_image = adjust_gamma(original_image, gamma=gamma_value) # 显示结果 cv2.imshow('Original Image', original_image) cv2.imshow(f'Adjusted Gamma={gamma_value}', adjusted_image) # 保存结果 cv2.imwrite('output_image.jpg', adjusted_image) # 等待按键关闭窗口 cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` #### 说明 - 上述代码定义了一个 `adjust_gamma` 函数，该函数接受一张图像以及伽马值作为参数[^2]。 - 使用 NumPy 创建一个查找表（LUT），其中每个条目表示经过伽马矫正后的像素值。 - 利用 OpenCV 的 `cv2.LUT()` 方法应用查找表到整个图像上，从而高效地完成伽马变换操作。 - 用户可以根据需求修改伽马值 (`gamma`) 来观察不同效果。此方法不仅适用于彩色图像，还支持灰度图像处理[^3]。 ---

阅读全文