Cara menggunakan Python untuk melakukan pampasan pencahayaan pada gambar

Cara menggunakan Python untuk melakukan pampasan pencahayaan pada gambar

Abstrak:
Untuk pemprosesan imej digital, pencahayaan tidak sekata adalah salah satu masalah biasa. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan perpustakaan OpenCV dalam bahasa pengaturcaraan Python untuk melaksanakan pampasan pencahayaan pada gambar. Kami akan mengekstrak maklumat pencahayaan imej, dan kemudian melaraskan kecerahan dan kontras imej berdasarkan maklumat ini untuk mencapai kesan pencahayaan seragam.

1. Import perpustakaan yang diperlukan
   Pertama, kita perlu mengimport perpustakaan OpenCV dalam Python serta perpustakaan asas lain:

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

2. Muat dan paparkan imej asal
   Muat imej yang memerlukan pampasan pencahayaan dan gunakan fungsi OpenCV. Tunjukkan:

image = cv2.imread('image.jpg',1)
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

3. Ekstrak maklumat pencahayaan
   Untuk mengekstrak maklumat pencahayaan imej, kita boleh menggunakan kaedah berasaskan statistik. Antaranya, kaedah biasa adalah untuk mendapatkan keamatan pencahayaan imej dengan mengira purata imej:

gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
mean = np.mean(gray_image)

4. Laraskan kecerahan dan kontras imej
   Mengikut maklumat pencahayaan, kita boleh mencapai pencahayaan seragam dengan melaraskan kecerahan dan kontras kesan transformasi imej. Khususnya, kami akan menggunakan fungsi cv2.convertScaleAbs daripada perpustakaan OpenCV untuk melaraskan kecerahan dan kontras imej:

alpha = 1.0 / mean
beta = 0
light_compensated_image = cv2.convertScaleAbs(image, alpha=alpha, beta=beta)

5. Paparkan dan simpan imej yang diproses
   Akhir sekali, kami boleh menggunakan fungsi imshow OpenCV untuk memaparkan imej yang diproses, Dan gunakan fungsi cv2.imwrite untuk menyimpannya ke cakera:

cv2.imshow('Light Compensated Image', light_compensated_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

cv2.imwrite('light_compensated_image.jpg', light_compensated_image)

6. Keputusan dan Perbincangan
   Melalui langkah di atas, kami berjaya melakukan pampasan pencahayaan pada imej asal dan menghapuskan masalah pencahayaan tidak sekata. Dengan melaraskan kecerahan dan kontras imej, kami memberikan keseluruhan imej kesan pencahayaan yang lebih sekata. Akhir sekali, kami boleh mengesahkan keputusan kami dengan memaparkan dan menyimpan imej yang diproses.

Kesimpulan:
Artikel ini menunjukkan proses pampasan pencahayaan untuk imej dengan menggunakan Python dan perpustakaan OpenCV. Pencahayaan tidak sekata adalah masalah biasa dalam pemprosesan imej digital, tetapi dengan mengekstrak maklumat pencahayaan dan melaraskan kecerahan dan kontras imej, kami boleh mencapai kesan pencahayaan seragam dengan berkesan. Sebagai bahasa pengaturcaraan yang berkuasa, Python menyediakan pelbagai alat pemprosesan imej dan perpustakaan, menjadikan pampasan pencahayaan lebih mudah dan lebih cekap.

Atas ialah kandungan terperinci Cara menggunakan Python untuk melakukan pampasan pencahayaan pada gambar. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!