std::string filename = “C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\ir\\dst2ir.bmp”; cv::imwrite(filename, dst); cv::waitKey(0); return 0; } 4.效果 未经gamma校正和经过gamma校正保存图像信息如图: 能够观察到,未经gamma校正的情况下,低灰度时,有较大范围的灰度值被保存成同一个值,造成信息丢失;同...
能够观察到,未经gamma校正的情况下,低灰度时,有较大范围的灰度值被保存成同一个值,造成信息丢失;同一时候高灰度值时,非常多比較接近的灰度值却被保存成不同的值,造成空间浪费。经过gamma校正后,改善了存储的有效性和效率。 5.原理
一、颜色空间转换 cv2.cvtcolor(img,code) 1. code——转换的标识,从什么空间转换到什么空间,常用的有:cv2.COLOR_BGR2HSV、cv2.COLOR_HSV2BGR、cv2.COLOR_GRAY2BGR、cv2.COLOR_BGR2GRAY HSV空间:HSV空间是由美国的图形学专家A. R. Smith提出的一种颜色空间,HSV分别是色调(Hue),饱和度(Saturation)和明度(Va...
1. 伽马(gamma):该参数通过应用伽马校正来压缩动态范围。 当伽马等于 1 时,不应用修正。 小于 1 的伽玛会使图像变暗,而大于 1 的伽马会使图像变亮。 2. 饱和度(saturation):该参数用于增加或减少饱和度。 饱和度高时,色彩更丰富,更浓。 饱和度值接近零,使颜色逐渐消失为灰度。 3. 对比度(contrast):控制...
伽马变换主要用于图像的校正,将灰度过高或者灰度过低的图片进行修正,增强对比度。变换公式就是对原图像上每一个像素值做乘积运算: 马变换算法转换图像:方法一,C++调用代码如下所示: //伽马变换算法转换图像:方法一double gamma = 0.5;cv::Mat outputImage;cv::normalize(imOriginalnew , imConvertnew, 0, 255, ...
伽马校正是一种用于调整图像亮度的非线性操作。通过调整伽马值,可以控制图像的亮度,使其更适合显示或进一步处理。 python import cv2 import numpy as np # 读取图像 img = cv2.imread('your_image_path.jpg') # 将图像转换为浮点数类型 img_float = np.float32(img) / 255.0 # 定义伽马值 gamma = 2.2 ...
左边:α,β校正后的直方图;中间:原始图像的直方图;右边:伽马校正后的直方图 上图比较了三幅图像(三个直方图的y值不相同)的直方图。从中可以发现,大部分的像素值都在原始图像直方图的下部。α , β修正后,由于图像出现饱和,在255 处可以观察到一个峰值,整个...
伽马校正失真较小,因为是非线性变换,不会出现前面例子中的情况。 Left: α和β变换的直方图; Center:原始图像直方图; Right:伽马校正直方图 三幅直方图对比,可以看到y的范围不同。注意到原图的直方图,大多数像素集中于左侧数值较低部分。α和β变换后,观察到在255的地方,由于饱和出现了一个大的峰值。而γ校正更多...
伽马校正用来对照相机等电子设备传感器的非线性转换特性进行校正。如果图像鸳鸯显示在显示器上,画面就会显得很暗。伽马校正通过预先增大RGB值来排除显示器的影响,达到对图像修正的目的。其参考https://stackoverflow.com/questions/33322488/how-to-change-image-illumination-in-opencv-python/41061351 ...
左边:α,β校正后的直方图;中间:原始图像的直方图;右边:伽马校正后的直方图 上图比较了三幅图像(三个直方图的y值不相同)的直方图。从中可以发现,大部分的像素值都在原始图像直方图的下部。α , β修正后,由于图像出现饱和,在255 处可以观察到一个峰值,整个直方图右移。伽玛校正后,直方图右移,图像暗区域中的像素...