完整代码示例 为了方便大家理解,我们将以上所有步骤整理成一个完整的Python脚本: importcv2importnumpyasnpdefgamma_correction(image,gamma=1.0):inv_gamma=1.0/gamma table=np.array([(((i/255.0)**inv_gamma)*255)foriinrange(256)]).astype("uint8")returncv2.LUT(image,table)# 读取图像image=cv2.imread...
来自维基百科:伽马校正(Gamma correction) 又叫伽马非线性化(gamma nonlinearity)、伽马编码(gamma encoding) 或是就只单纯叫伽马(gamma)。是用来针对影片或是影像系统里对于光线的辉度(luminance)或是三色刺激值(tristimulus values)所进行非线性的运算或反运算。最简单的例子里伽马校正是由下列幂定律公式所定义的。 ...
gamma=1.5corrected_img=np.power(img,gamma) 运行完以上代码,看到的图像相对原图要暗一些 代码说明 伽马校正是一种非线性操作, 其公式是:Vout=Vinx⋎Vout = Vin_x^\curlyveeVout=Vinx⋎ 通过输入和输出像素值之间的幂律关系为: 指数系数小于1时会使图像变亮, ...
importimageioimportmatplotlib.pyplotasplt # Gamma encoding pic=image io.imread('img/parrot.jpg')gamma=2.2# Gamma<1~Dark;Gamma>1~Bright gamma_correction=((pic/255)**(1/gamma))plt.figure(figsize=(5,5))plt.imshow(gamma_correction)plt.axis('off'); 伽马校正的原因|Reason for Gamma Correction...
在本小节中,我们将以前学到的技巧付诸实战,通过调整图像的亮度和对比度来校正曝光不足的图片。同时,学习利用伽玛校正(gamma correction)技术来校正图像的亮度。 图像亮度和对比度调整 增大(或减小) β值将加大(/减小)各个像素的对比度。像素值超出 [0; 255]...
而右边做了gamma校正的图像亮度分布比较均匀,即使得低亮度值的部分得以加强,又不至于过度曝光使得白云无法区分. 实现Gamma correction的代码如下. lookUpTable = np.empty((1,256), np.uint8)fori inrange(256): lookUpTable[0,i] = np.clip(pow(i /255.0, gamma) *255.0,0,255) ...
GetGammaCorrection(image, dst, fGamma); imshow(“Source Image”, image); imshow(“Dst”, dst); std::string filename = “C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\ir\\dst2ir.bmp”; cv::imwrite(filename, dst); cv::waitKey(0); return 0; ...
python defget_hog():winSize = (20,20) blockSize = (8,8) blockStride = (4,4) cellSize = (8,8) nbins =9derivAperture =1# 默认参数winSigma = -1.# 默认参数histogramNormType =0# 默认参数L2HysThreshold =0.2# 默认参数gammaCorrection =1# 默认参数nlevels =64# 默认参数signedGradient =...
其中,γ\gammaγ 是一个控制亮度和对比度的参数。当 \gamma < 1 时,图像会变亮;当 \gamma > 1 时,图像会变暗。 使用OpenCV实现伽马校正: 可以通过定义一个函数来实施伽马校正过程。以下是一个使用OpenCV和NumPy实现的伽马校正函数示例: python import cv2 import numpy as np def gamma_correction(...
伽马校正| Gamma Correction 伽马校正,或通常简称为伽玛,是用于对视频或静止图像系统中的亮度或三刺激值进行编码和解码的非线性操作,伽玛校正也称为幂律变换。首先,图像的像素值大小范围必须从0~255被缩放至0~1.0。然后,通过应用以下等式获得伽马校正后的输出图像: ...