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请帮我解释一下这段用OpenCV-Python写的代码

时间:2023-11-25 20:51:14 阅读:458 评论:0

请帮我解释一下这段用OpenCV-Python写的代码 def gamma(img, gamma=1.0):    assert (len(img.shape)==4)  #4D arrays    assert (img.shape1==1)  #check the channel is 1    # build a lookup table mapping the pixel values 0, 255 to    # their adjusted gamma values    invGamma = 1.0 / gamma    table = np.array(((i / 255.0) ** invGamma) * 255 for i in np.arange(0, 256)).astype("uint8")    # apply gamma correction using the lookup table    newImg = np.empty(img.shape)    for i in range(img.shape0):        newImgi,0 = cv2.LUT(np.array(imgi,0, dtype = np.uint8), table)    return newImg

2.png

这段代码定义了一个函数 gamma,它对输入的图像 img 应用伽马校正。伽马校正是一种用来调整图像亮度的技术。

函数的参数包括:

  • img:一个四维数组,通常是一个彩色图像,其中第四维度通常表示图像的通道数。

  • gamma:伽马值,默认值为1.0。这个值决定了图像的亮度级别。较小的伽马值会使图像更亮,而较大的伽马值会使图像更暗。

代码的流程是这样的:

  1. 首先,函数检查输入的图像 img 是否是一个四维数组,并确保它的通道数为1。这是为了确保 img 是一个单通道图像,例如灰度图像。

  2. 然后,函数构建一个查找表(lookup table),这个表将像素值0到255映射到它们经过伽马校正后的值。这个表是通过计算每个像素值的伽马逆值(1除以伽马值 gamma)的幂,然后乘以255得到的。

  3. 接着,函数创建一个新的空数组 newImg,其形状与输入的图像 img 相同。

  4. 最后,函数遍历输入图像 img 的每个像素,并使用 cv2.LUT 函数和查找表来应用伽马校正。结果保存在新的数组 newImg 中。

  5. 函数返回经过伽马校正后的新图像 newImg

注意:这段代码中有一个错误。在构建查找表的地方,应该是 i / 255.0 而非 i / 255,这样才能保证查找表中的数值都在0到1之间。修正后的代码应该是这样:((i / 255.0) ** invGamma) * 255

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