是一种将图像的灰度值进行压缩和扩展的方法,可以增强图像的对比度。在 OpenCV 中,可以使用cv2.log()函数进行对数变换。 具体实现代码如下: ```python import cv2 import numpy as np 读取图片并转为灰度图 img = cv2.imread('image.jpg') grayimg = cv2.cvtColor(img, cv2.COLORBGR2GRAY) 对数变换 c = ...
importcv2# 用于图像处理importnumpyasnp# 进行数组计算 1. 2. 2. 读取图像 使用OpenCV读取图像文件的代码如下: image=cv2.imread('path_to_image.jpg')# 读取图像 1. 注意:请将'path_to_image.jpg'替换为你要处理的图像文件的实际路径。 3. 转换为灰度图 对数变换通常在灰度图像上进行,因此需要将彩色图像...
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。 如下图所...
主要内容:图像的线性变换与非线性变换,主要为图像反转,对数变换等,图像的直方图均衡,图像的二值化处理。 一、图像反转 令r为变换前的灰度,s为变换后的灰度,则线性变换的函数:s=a⋅r+bs=a⋅r+b;其中,a为直线的斜率,b为在y轴的截距。选择不同的a,b值会有不同的效果: a>1a>1,增加图像的对比度 a<...
OpenCV是一个C++库,目前流行的计算机视觉编程库,用于实时处理计算机视觉方面的问题,它涵盖了很多计算机视觉领域的模块。在Python中常使用OpenCV库实现图像处理。 本文将介绍如何在Python3中使用OpenCV实现对图像处理的灰度变换: 灰度化处理,二值化处理,伽马变换,对数变换,反向变换 ...
基于拉普拉斯算子的图像增强 参考博客利用拉普拉斯算子进行图像增强本质是利用图像的二次微分对图像进行蜕化,在图像领域中微分是锐化,积分是模糊,利用二次微分对图像进行蜕化即利用邻域像素提高对比度。在opencv中也有拉普拉斯函数,但那时生成了灰度图像,更多的求取边缘,具体源码还没研究,其中原理可以参考我前一篇文章,针对拉...
前一篇文章讲解了图像灰度化处理及线性变换知识,结合OpenCV调用cv2.cvtColor()函数实现图像灰度操作,本篇文章主要讲解非线性变换,使用自定义方法对图像进行灰度化处理,包括对数变换和伽马变换。本文主要讲解灰度线性变换,基础性知识希望对您有所帮助。 一.图像灰度非线性变换 ...
众所周知,OpenCV是一个用于计算机视觉和图像操作的免费开源库。 OpenCV 是用 C++ 编写的,并且有数千种优化的算法和函数用于各种图像操作。很多现实生活中的操作都可以使用 OpenCV 来解决。例如视频和图像分析、实时计算机视觉、对象检测、镜头分析等。 许多公司、研究人员和开发人员为 OpenCV 的创建做出了贡献。使用Open...
Python Opencv FFT 变换: np工具箱中有fft2函数可以对图像做二维快速傅里叶变换,但是要让输出的频谱图更有视觉效果,需要把四个角的中心点移动到矩阵中心,并做对数变换. 如下代码: import numpy as np import...