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
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:
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。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。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。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。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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