OpenCV 【十】——Gamma校正 ——图像灰度变化
Gamma校正(C++、OpenCV实现)
1.作用:
Gamma校正是对输入图像灰度值进行的非线性操作,使输出图像灰度值与输入图像灰度值呈指数关系:
伽玛校正由以下幂律表达式定义:
2.函数原型
void calcHist( const Mat* images, int nimages,const int* channels, InputArray mask,OutputArray hist, int dims, const int* histSize,const float** ranges, bool uniform=true, bool accumulate=false );
//1.输入的图像数组 2.输入数组的个数 3.通道数 4.掩码 5.直方图
//6.直方图维度 7.直方图每个维度的尺寸数组 8.每一维数组的范围 9.直方图是否是均匀 10.累加标志
参数详解:
images:输入的图像的指针,可以是多幅图像,所有的图像必须有同样的深度(CV_8U or CV_32F)。同时一副图像可以有多个channes。
nimages:输入图像的个数
channels:需要统计直方图的第几通道。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(Mat& src, Mat& dst, const float fGamma)
{unsigned char bin[256];for (int i = 0; i < 256; ++i){bin[i] = saturate_cast<uchar>(pow((float)(i / 255.0), fGamma) * 255.0f);}dst = src.clone();const int channels = dst.channels();switch (channels){case 1:{MatIterator_<uchar> it, end;for (it = dst.begin<uchar>(), end = dst.end<uchar>(); it != end; it++)*it = bin[(*it)];break;}case 3:{MatIterator_<Vec3b> it, end;for (it = dst.begin<Vec3b>(), end = dst.end<Vec3b>(); it != end; it++){(*it)[0] = bin[((*it)[0])];(*it)[1] = bin[((*it)[1])];(*it)[2] = bin[((*it)[2])];}break;}}
}int main()
{Mat image = imread("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\ir\\2ir.bmp");if (image.empty()){cout << "Error: Could not load image" << endl;return 0;}Mat dst;float fGamma = 1 / 2.0;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;
}
void GetGammaCorrection(Mat& src, Mat& dst, const float fGamma)
{unsigned char bin[256] = {0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 4, 5, 5, 6, 6, 6, 7, 7, 8, 8, 9, 9, 10, 10, 11,22, 23, 24, 24, 25, 26, 26, 27, 28, 29, 29, 30, 31, 32, 32, 33, 34, 35, 35, 36, 37, 38, 39, 39, 40, 41, 42, 43, 43, 44, 45, 46, 47,64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 96, 97,118, 119, 120, 122, 123, 124, 125, 126, 127, 129, 130, 131, 132, 133, 135, 136, 137, 138, 140, 141, 142, 143, 144, 146, 147, 148, 149, 151, 152, 153, 155, 156, 157,182, 183, 185, 186, 187, 189, 190, 191, 193, 194, 196, 197, 198, 200, 201, 202, 204, 205, 207, 208, 209, 211, 212, 214, 215, 217, 218, 219, 221, 222, 224, 225, 227,11, 12, 12 , 13, 14, 14, 15, 15, 16, 17, 17, 18, 18, 19, 20, 20, 21, 22,48, 49, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 57, 58 , 59, 60, 61, 62, 63,98, 99, 100, 101, 102, 103, 104, 105, 107, 108, 109, 110, 111, 112, 113, 115, 116, 117,158, 160, 161, 162, 164, 165, 166, 167, 169, 170, 171, 173, 174, 175, 177, 178, 179, 181,228, 229, 231, 232, 234, 235, 237, 238, 240, 241, 243 , 244, 246, 247, 249, 250, 252 , 253};dst = src.clone();uchar* ptr = dst.ptr<uchar>(0);for (int i = 0; i < 400 * 640; ++i){ptr[i] = bin[ptr[i]];}
}int main()
{Mat src = imread("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\ir\\ir8_3.bmp", IMREAD_UNCHANGED);std::cout<< src.channels()<< std::endl;if (src.empty()){cout << "Error: Could not load image" << endl;return 0;}Mat gamma_dst;clock_t start_time, end_time;float fGamma = 1 / 1.5;start_time = clock();for (int i = 0; i < 100; ++i) {GetGammaCorrection(src, gamma_dst, fGamma); }end_time = clock();double duration = (double)(end_time - start_time) / CLOCKS_PER_SEC;std::cout << "duration = " << duration*1000<< std::endl;imshow("Dst", src);std::string filename = "C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\ir\\gamma_ir8_3.bmp";cv::imwrite(filename, src);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
6.参考
【1】 http://www.cambridgeincolour.com/tutorials/gamma-correction.htm
【2】http://en.wikipedia.org/wiki/Gamma_correction
OpenCV 【十】——Gamma校正 ——图像灰度变化相关推荐
- gamma校正 matlab,Gamma校正 ——图像灰度变化 OpenCV (十)
Gamma校正(C++.OpenCV实现) 1.作用: Gamma校正是对输入图像灰度值进行的非线性操作,使输出图像灰度值与输入图像灰度值呈指数关系: 伽玛校正由以下幂律表达式定义: 2.函数原型 v ...
- OpenCV 【十四】改变图像的对比度和亮度高度关联章节:OpenCV 【十】——Gamma校正 ——图像灰度变化
目录 0 提问 1.1 原理 trick: 1.2 代码 1.3 结果 0 提问 访问像素值 用0初始化矩阵 saturate_cast 是做什么用的,以及它为什么有用 1.1 原理 图像处理 一般来 ...
- 图像灰度变化(OpenCV)
图像灰度变化的原理: 彩色图像中的每个像素的颜色由R.G.B三个分量决定,而每个分量的取值范围为0~255.而灰度图像是R.G.B三个分量相同的一种特殊的彩色图像,其算法有以下两种: 1)求出每个像素 ...
- 基于OpenCV的Gamma校正原理与实现
声明:本文原文出自@零钱币 的博文,原文地址为:https://blog.csdn.net/linqianbi/article/details/78617615.本文全文摘抄以及少量修订仅为本人学习. ...
- opencv:Gamma校正
// 链接 https://blog.csdn.net/linqianbi/article/details/78617615 // Gamma 校正 #include <iostream> ...
- 图像灰度变化MATLAB代码
I=imread('cameraman.tif'); [M N]=size(I); for i=1:Mfor j=1:NI1(i,j)=floor(I(i,j)/16)*16;//改变此处的值即可改变 ...
- 【Halcon视觉】图像灰度变化
图像灰度变换的目的,是为了提高图像的对比度,对比度越高,清晰度越高. 1.灰度线性变换 add_image() 图像相加 invert_image() 图像取反 2.灰度非线性变换 lo ...
- 【OpenCV图像处理】十六、图像空域滤波(下)
空域滤波的后半部分主要讲图像的锐化相关操作. 图像锐化: 由于成像机理和成像设备的限制,尤其是对于一些专用成像设备,如医学成像,遥感成像和视频捕获等等,所成图像可能会变得模糊.图像锐化的作用就是增强图 ...
- LabVIEW图像灰度分析与变换(基础篇—4)
目录 1.图像灰度分析 1.1.直方图分析 1.1.1.灰度图像直方图分析 1.1.2.彩色图像直方图分析 1.2.线灰度曲线分析 1.3.图像线灰度均值分析 1.4.图像形心和质心分析 1.5.图像 ...
最新文章
- java电话号码开头_JS使用正则验证手机号包含400和800开头号码
- 算法提高课-图论-欧拉回路和欧拉路径-AcWing 1184. 欧拉回路:有向图和无向图的欧拉回路
- 如何配置mysql8.0_安装和配置Mysql8.0
- CodeForces 1058C C. Vasya and Golden Ticket
- 东方终焉组引导页自适应html源码 视频背景炫酷
- python中文版-python有中文版吗
- Spell Checker
- vue+腾讯位置服务 实现坐标拾取器功能
- 黑猴子的家:SVN 服务端创建资料库
- 华为手机序列号前三位_华为手机SN码里隐藏的秘密,选购手机必备冷知识!
- Why ASMLIB and why not?
- 有3n个花盆,红色、蓝色和黄色的各n个。开始时排列的顺序是混乱的,如黄、红、蓝、黄、黄、蓝、黄、红、红……
- nubia/努比亚Z5Sn(32GB) root教程_方法
- 读 S. Meyers 之《Effective C++:改善程序与设计的55个具体做法:第3版》
- Geekban极客班 第三周
- web直播、即时聊天流程图。第三方平台
- 悬浮球_封装_autojs
- 超详细的--STP理论
- ubuntu下buffalo wzr-hp-300nh路由器刷DD-WRT系统
- 在论文中经常读到的motifs是什么意思?
热门文章
- linux java 构建工具有哪些,Linux ant --强大的Java开发构建工具
- html表格重置标签,HTML——表格标签
- java 跳转 oop_Java基础之:OOP——接口
- java修改 nsf中的数据_最新NSF申请指南中的一些重要改动
- python迷宫问题求最短路径_用栈求解迷宫问题的所有路径及最短路径程序
- 用代码优雅的终止springboot服务
- python基础--urllib
- keras 的 example 文件 cifar10_resnet.py 解析
- 【神经网络】(15) Xception 代码复现,网络解析,附Tensorflow完整代码
- java数独中数独空格初始化,java高手近解决数独问题,看你是不是高手!