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。...- https://blog.csdn.net/eastmount 一.图像灰度线性变换原理 图像的灰度线性变换是通过建立灰度映射来调整原始图像的灰度，从而改善图像的质量，凸显图像的细节，提高图像的对比度...灰度线性变换的计算公式如下所示： 该公式中DB表示灰度线性变换后的灰度值，DA表示变换前输入图像的灰度值，α和b为线性变换方程f(D)的参数，分别表示斜率和截距。...---- 五.图像灰度反色变换 反色变换又称为线性灰度求补变换，它是对原图像的像素值进行反转，即黑色变为白色，白色变为黑色的过程。...Opencv学习（十六）之颜色空间转换cvtColor() python+opencv+图像特效（图像灰度处理、颜色翻转、图片融合，边缘检测，浮雕效果，颜色映射） [数字图像处理] 五.MFC图像点运算之灰度线性变化
OpenCV提供了cv2.threshold，可以对图像进行二值化处理。...plt.subplot(133), plt.imshow(imgInv, cmap='gray'), plt.title("imgInv"), plt.axis('off') plt.show() 灰度线性变换...灰度线性变换主要是指对图像的每一个像素作线性拉伸，可以凸显图像的细节，提高图像的对比度。...变换公式： 式中，D 为原始图像的灰度值，Dt 为线性灰度变换后的图像灰度值。...示例程序： """ 灰度线性变换 """ import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np img = cv2.imread
希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵~ 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...一.图像灰度非线性变换：DB=DA×DA/255 二.图像灰度对数变换 三.图像灰度伽玛变换 四.总结 文章参考自己以前系列图像处理文章及OpenCV库函数。...： ---- 二.图像灰度对数变换 图像灰度的对数变换一般表示如公式所示： 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。...这种变换可用于增强图像的暗部细节，从而用来扩展被压缩的高值图像中的较暗像素。 对数变换实现了扩展低灰度值而压缩高灰度值的效果，被广泛地应用于频谱图像的显示中。...Opencv学习（十六）之颜色空间转换cvtColor() python+opencv+图像特效（图像灰度处理、颜色翻转、图片融合，边缘检测，浮雕效果，颜色映射） [数字图像处理] 五.MFC图像点运算之灰度线性变化
参考链接： 使用OpenCV在Python中进行图像处理 在上一篇中记录了，如何配置opencv环境的问题。本篇则记录对灰度图像进行一些常规处理。...图片的灰度化：将一个像素点的三个颜色变量相等，R=G=B，此时该值称为灰度值 直接调用opencv中的函数，读入的图片可以与代码文件放在一起这样可以省略输入图片路径。...CV_THRESH_BINARY, //表示如果当前像素点的灰度值大于阈值则将输出图像的对应位置像素值置为255，否则为0 ３．对灰度图像进行伽马变换 #伽马变换 gamma=copy.deepcopy...：用来图像增强，提升了暗部细节，简单来说就是通过非线性变换，让图像从暴光强度的线性响应变得更接近人眼感受的响应，即将漂白（相机曝光）或过暗（曝光不足）的图片，进行矫正。...伽马值小于1时，会拉伸图像中灰度级较低的区域，同时会压缩灰度级较高的部分 伽马值大于1时，会拉伸图像中灰度级较高的区域，同时会压缩灰度级较低的部分 ４．对灰度图像进行对数变换 # 对数变换 logc =
线性变换方程：Y=kx+b 其中，y是变换后的灰度值，x是变换前的灰度值。 当K>1,则线性变换会加大灰度之间的对比度， 0值，来调整图像变换的结果。但是，有时候可能并不想将整个图像的灰度值采用相同的直线方程进行变换，这时候，可以对图像进行分段，进行分段线性变换。...分段线性变换就是将灰度值分为几个区域，每个区域采用一个直线方程进行变换。与不分段的线性变换原理是一样的。...假定原图像f(x,y)的灰度范围为[a,b]，变换后图像g(x,y)灰度扩展为[c,d],则根据线性方程式可以得到： ? 通过上式可以把图像某个亮度值区域[a,b]扩展到[c,d]。...采用等例线性灰度变换对图像每一个像素做线性灰度拉伸，将有效地改善图像效果。
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 ? 电脑环境准备 Python版本： Python3.7 ?...No.1 灰度化处理 Opencv中图片的灰度化：将一个像素点的三个颜色变量相等，R=G=B，此时该值称为灰度值。...No.3 灰度图像的伽马变换 Opencv中的伽马变换是用来图像增强，提升了暗部细节，简单来说就是通过非线性变换，让图像从暴光强度的线性响应变得更接近人眼感受的响应，即将漂白（相机曝光）或过暗（曝光不足...No.4 灰度图像的对数变换 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。...No.5 灰度图像的反色变换 Opencv中的反色变换：对原图像像素值的颜色进行反转，即黑色变为白色，白色变为黑色。
modality learning with gray value invariant networks 原文作者：Nikolas Lessmann and Bram van Ginneken 内容提要 随机变换通常用于训练数据的增强...在这里，我们提出了一个简单的方法，通过转换图像的灰度值，以达到减少交叉模态差异的目标。这种方法能够使用专门由MR图像训练的网络，在CT图像中分割腰椎椎体。...经过在不同数据集上进行验证分析，结果表明，本文所提出的灰度值变换可以实现灰度值不变训练。 主要框架及实验结果 ? ? 声明：文章来自于网络，仅用于学习分享，版权归原作者所有，侵权请加上文微信联系删除。
original",grayImage) cv2.imshow("result",result) if cv2.waitKey()==27: cv2.destroyAllWindows() 算法：图像灰度上移变换是将实现图像灰度值的上移...，从而提升图像的亮度，由于图像灰度值位于0到255之间，因此对灰度值进行溢出判断。...图像灰度线性变换是通过建立灰度映射来调整原始图像灰度，从而改善图像的质量，凸显图像细节，提高图像对比度。...灰度线性变换公式如下： DB=f(DA)=αDA+b 其中，DB表示灰度线性变换后的灰度值，DA表示变换前输入图像的灰度值，α和b为线性变换方程f(D)的参数，分别表示斜率和截距。...=0时，图像所有的灰度值上移或下移 当α=-1，b=255时，原始图像的灰度值反转 当α>1时，输出图像的对比度增强 当0<α<1时，输出图像的对比度减小 当α<0时，原始图像暗区域变亮，亮区域变暗，图像求补
) plt.plot(x,y,"r",linewidth=1) plt.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"] plt.title("对数变换函数...") plt.xlim(0,255) plt.ylim(0,255) plt.show() #图像灰度对数变换 def log(c,img): output=c*np.log...original",grayImage) cv2.imshow("result",result) if cv2.waitKey()==27: cv2.destroyAllWindows() 算法：图像灰度对数变换是实现扩展低灰度值而压缩高灰度值的效果...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。这种变换可用于增强图像的暗部细节，从而用来扩展被压缩的高值图像中的较暗像素。...一个典型的应用是傅立叶频谱，其动态范围可能宽达0～106直接显示频谱时，图像显示设备的动态范围往往不能满足要求，从而丢失大量的暗部细节；而在使用对数变换之后，图像的动态范围被合理地非线性压缩，从而可以清晰地显示
(256,dtype=np.float32) for i in range(256): lut[i]=c*i**v #灰度值的映射 output=cv2.LUT(...original",grayImage) cv2.imshow("result",result) if cv2.waitKey()==27: cv2.destroyAllWindows() 算法：图像灰度伽玛变换...，也称图像指数变换或图像幂次变换，另一种常用的灰度非线性变换。...s = cr^y 其中，r表示原始图像灰度级，s表示变化后灰度级，c和r表示正常数。...当γ>1时，会拉伸图像中灰度级较高的区域，压缩灰度级较低的部分 当γ灰度级较低的区域，压缩灰度级较高的部分 当γ=1时，该灰度变换是线性的，此时通过线性方式改变原图像
img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) height,width=grayImage.shape[:2] result=np.zeros((height,width),np.uint8) #图像灰度上移变换...，也称线性灰度补变换，是对原图像的像素值进行反转，即黑色变为白色，白色变为黑色。...通过改变图像像元的亮度值来改变图像像元的对比度，从而改善图像质量的图像处理方法。图像灰度线性变换是通过建立灰度映射来调整原始图像灰度，从而改善图像的质量，凸显图像细节，提高图像对比度。...灰度线性变换公式如下： DB=f(DA)=αDA+b 其中，DB表示灰度线性变换后的灰度值，DA表示变换前输入图像的灰度值，α和b为线性变换方程f(D)的参数，分别表示斜率和截距。...=0时，图像所有的灰度值上移或下移 当α=-1，b=255时，原始图像的灰度值反转 当α>1时，输出图像的对比度增强 当0<α<1时，输出图像的对比度减小 当α<0时，原始图像暗区域变亮，亮区域变暗，图像求补
双线性插值法 定义： 又称双线性内插。在数学上，双线性插值是有两个变量的插值函数的线性插值扩展，其核心思想是在两个方向上分别进行一次线性插值。...对于一个目的像素，设置坐标通过反向变换得到的浮点坐标为(i+u,j+v) (其中i、j均为浮点坐标的整数部分，u、v为浮点坐标的小数部分，是取值[0,1)区间的浮点数)，则这个像素得值 f(i+u,j+...特点： 当对相邻四个像素点采用双线性插值时，所得表面在邻域处是吻合的，但斜率不吻合。并且双线性灰度插值的平滑作用可能使得图像的细节产生退化，这种现象在进行图像放大时尤其明显。...第一步：X方向的线性插值，在Q12,Q22中插入蓝色点R2，Q11，Q21中插入蓝色点R1； 第二步 ：Y方向的线性插值 ,通过第一步计算出的R1与R2在y方向上插值计算出P点。...“如果选择右上角为原点（0，0），那么最右边和最下边的像素实际上并没有参与计算，而且目标图像的每个像素点计算出的灰度值也相对于源图像偏左偏上。”
变换公式为： 其中，变换矩阵： 可以拆成四个部分， 表示线性变换，比如scaling，shearing和ratotion。 用于平移， 产生透视变换。...重写之前的变换公式可以得到： 由此可见：已知变换对应的几个点就可以求取变换公式。反之，特定的变换公式也能新的变换后的图片。 那么我们如何应用opencv获得变换矩阵，并实现透视变换？...OpenCV中透视变换的又分为两种： 密集透视变换 稀疏透视变换 我们经常提到的对图像的透视变换都是指密集透视变换，而稀疏透视变换在OpenCV的特征点匹配之后的特征对象区域标识中经常用到。...第二个参数表示输入透视变换后图像四点坐标 返回值类型Mat 该函数返回透视变换矩阵M大小为3x3 warpPerspective函数用以实现透视变换 函数原型为： CV_EXPORTS_W void...(3x3) 第四个参数表示输出图像大小 第五个参数表示插值方法，一般为线性或者最近邻插值 第六个参数表示对边缘的处理方法，有默认值一般不用设。
直方图均衡化，对图像进行非线性拉伸，重新分配图像的灰度值，使一定范围内图像的灰度值大致相等。...均衡化算法 直方图的均衡化实际也是一种灰度的变换过程，将当前的灰度分布通过一个变换函数，变换为范围更宽、灰度分布更均匀的图像。...,L-1 n是图像素总和，n_k是当前灰度级的像素个数，L是图像中灰度级总数 操作步骤有: 直方图规定化 直方图规定化，就是对原始图像做变换，使得变换后的图像的直方图跟我们规定的一样。...对于每一个T（s）（假设其像素值为ss）,找到在G（Z）中与其差值最小的那个G（z）值（假设对应的像素值为zz），那么规定化后就把ss变换为zz。...直方图规定化流程下图： 计算原图像的累积直方图 计算规定直方图的累积直方图 计算两累积直方图的差值的绝对值 根据累积直方图差值建立灰度级的映射 局部直方图处理&直方图统计 Opencv代码 灰度直方图均衡
图像的线性变换和非线性变换，逐像素运算就是对图像的没一个像素点的亮度值，通过一定的函数关系，转换到新的亮度值。...这个转换可以由函数表示： s = f( r ) 其中r为原来的像素值，s为新的像素值，通常采用的函数了单调函数进行变换。...线性变换: s(x,y) =c+kr(x,y) 其中c和k均为常数 非线性变换： s=a+\frac {ln(r+1)} {blnc} 其中a,b,c为常数 Gamma变换: s = cr^γ.../pic/cat500x480.jpg",0) #0表示读为灰度图 show(img) 线性变换： b = 20 k = 2 img2 = b + k * img.astype(np.int32) #...img的类型为uint8，线性变换后，像素值会循环 img2 = np.clip(img2,0,255) #利用np.clip来截断 show(img2) np.clip是一个截取函数，用于截取数组中小于或者大于某值的部分
本文摘录 OpenCV 中的图像变换相关操作内容，重点介绍 Opencv 中的通用变换操作。 概述 我们目前所看到的仿射变换和透射变换是一些更为一般的处理过程中特殊的例子。...本质上，这两种变换有着相似的特性：它们把源图像的像素从一个地方映射到目标图像的另一个地方。事实上，其他一些操作也有着相同的结构。本文学习一些类似的变换，而后学习如何让OpenCV实现自己的映射变换。...cv2.warpPolar() 图像的极坐标变换函数（包含线性极坐标和对数极坐标变换） 官方文档 函数使用 cv2.warpPolar( src, # 源图像 dsize, #...，其中线性极坐标我们比较熟悉，对数极坐标为： 对于二维图像，对数-极坐标变换是从直角坐标变换为对数极坐标，即 (x, y) \leftrightarrow r e^{i \theta} ，其中 r=\sqrt...表示对数极坐标变换 插值方法：参考cv2.resize 的差值配置方法 示例代码 极坐标变换 polar_img = mt.cv_rgb_imread('polar.jpg') center
src, cv.COLOR_BGR2GRAY) cv.imshow("gray", gray) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows() C++代码： #include opencv2.../opencv.hpp> #include using namespace cv; using namespace std; int main(int artc, char**...OpenCV学习笔记代码，欢迎follow： MachineLP/OpenCV-github.com
一、函数简介 1、warpAffine—图像放射变换(平移、旋转、缩放) 函数原型：warpAffine(src, M, dsize, dst=None, flags=None, borderMode...=None, borderValue=None) src：原图像矩阵； M：变换矩阵； dszie：图像尺寸(大小) 其它参数默认即可。
el = sp.ndimage.generate_binary_structure(2,2).astype(np.int)
/automatic-perspective-correction-for-quadrilateral-objects/ 透视变换： http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/...article/details/26478135 具体流程为： a)载入图像→灰度化→边缘处理得到边缘图像（edge map） cv::Mat im = cv::imread(filename); cv...cv::Mat transmtx = cv::getPerspectiveTransform(corners, quad_pts); 进行透视变换并显示结果 ?.../ */ #include opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include opencv2/highgui/highgui.hpp> #include #pragma comment(lib,"opencv_core2410d.lib") #pragma comment(lib,"opencv_highgui2410d.lib
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