比如输入是2副图像,第一副图像有0,1,2共三个channel,第二幅图像只有0一个channel,那么输入就一共有4个channes,如果int channels[3] = {3, 2, 0},那么就表示是使用第二副图像的第一个通道和第一副图像的第2和第0个通道来计算直方图。 3.实现: 1voidGetGammaCorrection(Mat& src, Mat& dst,constfloat...
#include <iostream> #include <opencv2\core\core.hpp> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2\imgproc\imgproc.hpp> #include<cmath> using namespace cv; Mat gammaTransform(Mat& srcImage, float kFactor) { unsigned char LUT[256]; for (int i = 0; i < 256; i++) { float f...
用来计算直方图的channes的数组。比如输入是2副图像,第一副图像有0,1,2共三个channel,第二幅图像只有0一个channel,那么输入就一共有4个channes,如果int channels[3] = {3, 2, 0},那么就表示是使用第二副图像的第一个通道和第一副图像的第2和第0个通道来计算直方图。 3.实现: void GetGammaCorrection(M...
gamma_table = c * [np.power(x/255.0, gamma) * 255.0 for x in range(256)] # Numpy数组默认数据类型为 int32,需要将数据类型转换为opencv图像适合使用的无符号八位整形 # round() 方法返回浮点数x的四舍五入值。 gamma_table = np.round(np.array(gamma_table)).astype(np.uint8) output_img =...
通过调整亮度,伽马变换可以使图像的细节更加清晰。其基本公式为: \[ I_{out}(x, y) = c \cdot I_{in}(x, y)^{\gamma} \] 其中: - \( I_{in} \) 是输入图像 - \( I_{out} Python OpenCV python 原创 mob64ca12d4650e 0月前
对Gamma矫正进行本质的认识。 Gamma矫正出现的原因有两个: 韦伯定律 中灰C 韦伯定律 韦伯定律,即感觉的差别阈跟随原来刺激量的变化而变化,而且表现为一定的规律性,用公式表示出来,就是 ,其中 是原刺激量, 是此时的差别阈限,C为常数,又称韦伯率。 简单的理解就是,人对自然界的感知,是非线性的,外界以一定比例...
gamma_image[r, c][1] = np.power(G,gamma) gamma_image[r, c][2] = np.power(R,gamma) cv.imshow("gamma image",gamma_image) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows() 结果:效果比之前的线性变换要自然许多,参数之间的选择占了很大关系。
CV2.addWeighted(src1, alpha, src2, beta,gamma,dst):带权相加 src1:第一张图片 alpha:第一张图片权重 src2:第二张图片 beta:第二张图片权重 gamma:图1与图2带权相加和后添加的数值(总和大于255为纯白) dst:输出图片 7、加&减&乘&除 def add_demo(m1, m2): ...
#include"stdafx.h"#include<cmath>#include<iostream>#include<opencv2\core\core.hpp>#include<opencv2\highgui\highgui.hpp>#include<opencv2\imgproc\imgproc.hpp>using namespace cv;using namespace std;floatget_Gamma_Value(Mat&gray_img);voidcreate_Gamma_Table(unsigned char*gama_table,float gama_val...
; return 0;} 11 其他矩阵运算：Function (函数名) Use (函数用处)add：矩阵加法，A+B的更高级形式，支持mask；scaleAdd：矩阵加法，缩放因子dst(I) = scale * src1(I) + src2(I)；addWeighted：矩阵加法，缩放因子dst(I) = saturate(src1(I) * alpha + src2(I) * beta + gamma)；subtract：矩阵...