python数字图像处理（8）：对比度与亮度调整

图像亮度与对比度的调整，是放在skimage包的exposure模块里面

1、gamma调整

原理：I=I^g

对原图像的像素，进行幂运算，得到新的像素值。公式中的g就是gamma值。

如果gamma>1, 新图像比原图像暗

如果gamma<1,新图像比原图像亮

函数格式为：skimage.exposure.adjust_gamma(image, gamma=1)

gamma参数默认为1，原像不发生变化。

from skimage import data, exposure, img_as_float
import matplotlib.pyplot as plt
image = img_as_float(data.moon())
gam1= exposure.adjust_gamma(image, 2)   #调暗
gam2= exposure.adjust_gamma(image, 0.5)  #调亮
plt.figure('adjust_gamma',figsize=(8,8))plt.subplot(131)
plt.title('origin image')
plt.imshow(image,plt.cm.gray)
plt.axis('off')plt.subplot(132)
plt.title('gamma=2')
plt.imshow(gam1,plt.cm.gray)
plt.axis('off')plt.subplot(133)
plt.title('gamma=0.5')
plt.imshow(gam2,plt.cm.gray)
plt.axis('off')plt.show()

2、log对数调整

这个刚好和gamma相反

原理：I=log(I)

from skimage import data, exposure, img_as_float
import matplotlib.pyplot as plt
image = img_as_float(data.moon())
gam1= exposure.adjust_log(image)   #对数调整
plt.figure('adjust_gamma',figsize=(8,8))plt.subplot(121)
plt.title('origin image')
plt.imshow(image,plt.cm.gray)
plt.axis('off')plt.subplot(122)
plt.title('log')
plt.imshow(gam1,plt.cm.gray)
plt.axis('off')plt.show()

3、判断图像对比度是否偏低

函数：is_low_contrast(img)

返回一个bool型值

from skimage import data, exposure
image =data.moon()
result=exposure.is_low_contrast(image)
print(result)

输出为False

4、调整强度

函数：skimage.exposure.rescale_intensity(image, in_range='image', out_range='dtype')

in_range 表示输入图片的强度范围，默认为'image', 表示用图像的最大/最小像素值作为范围

out_range 表示输出图片的强度范围，默认为'dype', 表示用图像的类型的最大/最小值作为范围

默认情况下，输入图片的[min,max]范围被拉伸到[dtype.min, dtype.max]，如果dtype=uint8, 那么dtype.min=0, dtype.max=255

import numpy as np
from skimage import exposure
image = np.array([51, 102, 153], dtype=np.uint8)
mat=exposure.rescale_intensity(image)
print(mat)

输出为[ 0 127 255]

即像素最小值由51变为0，最大值由153变为255，整体进行了拉伸，但是数据类型没有变，还是uint8

前面我们讲过，可以通过img_as_float()函数将unit8类型转换为float型，实际上还有更简单的方法，就是乘以1.0

import numpy as np
image = np.array([51, 102, 153], dtype=np.uint8)
print(image*1.0)

即由[51,102,153]变成了[ 51. 102. 153.]

而float类型的范围是[0,1]，因此对float进行rescale_intensity 调整后，范围变为[0,1],而不是[0,255]

import numpy as np
from skimage import exposure
image = np.array([51, 102, 153], dtype=np.uint8)
tmp=image*1.0
mat=exposure.rescale_intensity(tmp)
print(mat)

结果为[ 0. 0.5 1. ]

如果原始像素值不想被拉伸，只是等比例缩小，就使用in_range参数，如：

import numpy as np
from skimage import exposure
image = np.array([51, 102, 153], dtype=np.uint8)
tmp=image*1.0
mat=exposure.rescale_intensity(tmp,in_range=(0,255))
print(mat)

输出为：[ 0.2 0.4 0.6]，即原像素值除以255

如果参数in_range的[main,max]范围要比原始像素值的范围[min,max] 大或者小，那就进行裁剪，如：

mat=exposure.rescale_intensity(tmp,in_range=(0,102))
print(mat)

输出[ 0.5 1. 1. ]，即原像素值除以102，超出1的变为1

如果一个数组里面有负数，现在想调整到正数，就使用out_range参数。如：

import numpy as np
from skimage import exposure
image = np.array([-10, 0, 10], dtype=np.int8)
mat=exposure.rescale_intensity(image, out_range=(0, 127))
print(mat)

输出[ 0 63 127]

python数字图像处理（8）：对比度与亮度调整相关推荐

python绘制灰度图片直方图-python数字图像处理实现直方图与均衡化
在图像处理中,直方图是非常重要,也是非常有用的一个处理要素. 在skimage库中对直方图的处理,是放在exposure这个模块中. 1.计算直方图函数:skimage.exposure.histo ...
python数字图像处理（17）：边缘与轮廓
在前面的python数字图像处理(10):图像简单滤波中,我们已经讲解了很多算子用来检测边缘,其中用得最多的canny算子边缘检测. 本篇我们讲解一些其它方法来检测轮廓. 1.查找轮廓(find_c ...
第1章 Python 数字图像处理(DIP) --绪论
Python 数字图像处理关于本专栏此专栏为 Python 数字图像处理(DIP)(冈萨雷斯版),专栏里文章的内容都是来自书里,全部手打,非OCR,因为很多公式,都是用LaTex输入,力求更好看的 ...
python数字图像处理以及绘图
1, subplot的使用 matlab中的用法: subplot(m,n,p)或者subplot(m n p) subplot是将多个图画到一个平面上的工具.其中,m和n代表在一个图像窗口中显示m行 ...
（附源码）python数字图像处理课程平台毕业设计 242339
Python数字图像处理课程平台的开发摘要数字图像处理是一门新兴技术,随着计算机硬件的发展,数字图像的实时处理已经成为可能,由于数字图像处理的各种算法的出现,使得其处理速度越来越快,能更好的为人 ...
（附源码）Python数字图像处理课程平台毕业设计242339
Python数字图像处理课程平台的开发摘要数字图像处理是一门新兴技术,随着计算机硬件的发展,数字图像的实时处理已经成为可能,由于数字图像处理的各种算法的出现,使得其处理速度越来越快,能更好的为人 ...
python数字图像处理（1）：环境安装与配置
一提到数字图像处理编程,可能大多数人就会想到matlab,但matlab也有自身的缺点: 1.不开源,价格贵 2.软件容量大.一般3G以上,高版本甚至达5G以上. 3.只能做研究,不易转化成软件. 因 ...
初始----python数字图像处理--：环境安装与配置
一提到数字图像处理编程,可能大多数人就会想到matlab,但matlab也有自身的缺点: 1.不开源,价格贵 2.软件容量大.一般3G以上,高版本甚至达5G以上. 3.只能做研究,不易转化成软件. 因 ...
Python数字图像处理---1.1图像的像素格式与图像读写
目录前言图像像素格式图像读写前言本专栏面向所有希望或有兴趣从事数字图像处理工作.学习或研究的朋友,编程语言采用了当下最火的Python语言. Python是一种跨平台的计算机设计语言,也是一 ...
一文总结Python数字图像处理基础知识与前沿应用
介绍数字图像处理由涉及在计算机上处理图像的各种技术和方法组成.对图像进行各种类型的操作,构成数字图像处理. 了解图像实际上是什么图像基本上是二维信号.信号函数是 f(x,y),其中 x 和 y 在 ...

python数字图像处理（8）：对比度与亮度调整

python数字图像处理（8）：对比度与亮度调整相关推荐

最新文章

热门文章