幂律变换与对数变换类似: s=T(r)=c*r^\gamma 4.2 c++ opencv代码 #include<iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; int main() { Mat image1, output_image, image1_gray; //定义输入图像,输出图像,灰度图像 image1 = imread("lena.png"); //读取图像...
cv2.imshow('Original Image', img) cv2.imshow('Log Transformed Image', log_transformed) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 这段代码首先读取一张图片并将其转为灰度图,然后进行对数变换。对数变换的公式为: $$s = c \cdot \log(1 + r)$$ 其中,$r$ 是原始图像的灰度值,$s$ 是对数...
在C++和OpenCV框架下，实现灰度反转的代码如下：（省略代码示例，实际代码实现根据OpenCV库调用和具体参数设定）接着，对数变换（logarithmic transformation）是一种用于增强图像中暗像素的变换方法。其目标是扩展图像中的暗像素值，同时压缩高灰度值，从而达到增加对比度的效果。对数变换的公式为：s = c * ...
对数变换后图像的灰度值可能会超出0~255的区间,所以在对数变换后要进行归一化处理,将图像灰度值调节回0-255的区间。 对数变换.jpg Mat LogarithmImg=grayImg.clone();for(inti=0;i<grayImg.rows;i++){for(intj=0;j<grayImg.cols;j++){LogarithmImg.at<uchar>(i,j)=6*log((double)grayImg.at<uchar>...
数字图像处理 OpenCV 对数变换 python 基于opencv的数字识别,问题:我试图在OpenCV-Python(cv2)中实现“数字识别OCR”。它只是为了学习目的。我想在OpenCV中学习KNearest和SVM功能。我有每个数字的100个样本(即图像)。我想和他们一起训练OpenCV示例附带的示例letter_re
图像的灰度非线性变换主要包括对数变换,幂次变换,指数变换,分段函数变换,通过非线性关系对图像进行灰度处理,下面学习三种常见类型的灰度非线性变换。 4.1 图像灰度非线性变换:DB = DA * DA / 255 下面我们将原始图像的灰度值按照DB = DA * DA / 255 的公式进行非线性变换,其代码如下: ...
一、对数及对比度拉伸变换 对数拉伸变换公式: g=c∗log(1+f) g = c ∗ l o g ( 1 + f ) 其中,c是常数(拉伸幅度),g是输出图像的灰度值,f是输入图像的灰度值 对比度拉伸变换公式: s=11+(mr)E s = 1 1 + ( m r ) E 其中,E是常数(控制函数斜率,即拉伸幅度),s是输出图像的灰度值,r...
Opencv中的对数变换:由于对数曲线在像素值较低的区域斜率大,在像素值较高的区域斜率较小,所以图像经过对数变换后,较暗区域的对比度将有所提升。可用于增强图像的暗部细节。 灰度图像的对数变换一般表示如公式所示: DB=C*log(1+ DA) 其中c为尺度比较常数,DA为原始图像灰度值,DB为变换后的目标灰度值。
对数变换|Log transformation 对数转换可以通过以下公式定义: s = c *log(r + 1) 其中s和r是输出和输入图像的像素值,c是常数。输入图像的每个像素值都会加1,之后再进行对数操作,这是因为如果图像中的像素值为0时,log(0)的结果等于无穷大。因此,为了避免这种情况的发生,输入图像中的每个像素值都加1,使最小...