日韩性视频-久久久蜜桃-www中文字幕-在线中文字幕av-亚洲欧美一区二区三区四区-撸久久-香蕉视频一区-久久无码精品丰满人妻-国产高潮av-激情福利社-日韩av网址大全-国产精品久久999-日本五十路在线-性欧美在线-久久99精品波多结衣一区-男女午夜免费视频-黑人极品ⅴideos精品欧美棵-人人妻人人澡人人爽精品欧美一区-日韩一区在线看-欧美a级在线免费观看

歡迎訪問 生活随笔!

生活随笔

當前位置: 首頁 > 编程资源 > 综合教程 >内容正文

综合教程

现代数字图像处理—lena图像处理(北京现代汽车官方网站)

發布時間:2023/12/24 综合教程 41 生活家
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 现代数字图像处理—lena图像处理(北京现代汽车官方网站) 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.
  1. 實現冪律變換,對lena圖像(灰度)進行處理,觀察在不同gamma數值下圖像的變化和特點。
  2. 觀察lena圖像的直方圖,實現lena圖像的直方圖均衡,觀察效果。

代碼及內容展示和分析:

1.1選用c*log(x,base)來處理lena的每一個像素,并取不同的參數和底數

import cv2 as cv

import numpy as np

import math

Lena = cv.imread(‘lena.jpeg’,0)

q = lambda x,a,b:a*math.log(1+x,b)

bases = [2,math.exp(1),10]

params = [10,20,30]

lena_all = [[np.uint8([[q(b,param,base)for b in a]for a in lena])for

param in params]for base in bases]

[[cv.imshow(f’{bases[a]}-{params[b]}’,lena_all[a][b])for b in range

(len(lena_all[0]))]for a in range(len(lena_all))]

[[cv.imwrite(f’{bases[a]}-{params[b]}.jpeg’,lena_all[a][b])for b in

range(len(lena_all[0]))]for a in range(len(lena_all))]

if cv.waitKey() == ord(‘A’):

cv.destroyAllWindows()

(1)當底數為2,參數選擇[10,20,30]時,效果圖如下:

Fig.1-1 Fig.1-2 Fig.1-3

(2)當底數為自然對數e,參數選擇[10,20,30]時,效果圖如下:

Fig.1-4 Fig.1-5 Fig.1-6

(3)當底數為10,參數選擇[10,20,30]時,效果圖如下:

分析:使用對數處理圖像時,圖像會變暗,使用修正參數可使圖像亮度增加。

1.2選用x^a的形式處理lena的每一個像素

import cv2 as cv

import numpy as np

Lena = cv.imread(‘lena.jpeg’,0)

q = lambda x,a:pow(x,a)

power = [0.4,0.6,0.8,1.1,1.6,2.1]

lena_1 = lena/255

lena_all = [np.float32([[q(b,power)for b in a]for a in lena_1])for

power in powers]

lena_re_255 = [np.uint8(a*255)for a in lena_all]

[cv.imshow(f’{a+1}’,lena_re_255[a])for a in range(len(lena_re_255))]

[cv.imwrite(f’{a+1}.jpeg’,lena_re_255[a])for a in range(len

(lena_re_255))]

If cv.waitKey() == ord(‘A’):

cv.destroyAllWindows()

(1)當冪次選定[0.4,0.6,0.8]小于1的冪次時:

Fig.1-10 Fig.1-11 Fig.1-12

(2)當冪次選定[1.1,1.6,2.1]大于1的冪次時:

Fig.1-13 Fig.1-14 Fig.1-15

分析:當冪次小于1時,越小則圖像的亮度越高;當冪次大于1時,越大則圖像的亮度越低。

2.lena直方圖及其均衡化

import cv 2 as cv

import matplotlib.pyplot as plt

lena = cv.imread(‘lena.jpeg’,0)

lena_equ = cv.equalizeHist(lena)

cv.imshow(‘1’,lena)

cv.imshow(‘2’,lena_equ)

cv.imwrite(‘lena_equ.jpeg’,lena_equ)

plt.figure(‘原始直方圖:‘)

plt.hist(lena.ravel(),256)

plt.figure(‘均衡后直方圖:‘)

plt.hist(lena_equ.ravel(),256)

plt.show()

if cv.waitKey() == ord(‘A’):

cv.destroyAllWindows()

(1)Lena原始圖和均衡后的lena圖

Fig.2-1 Fig.2-2

(2)Lena的直方圖和均衡后的直方圖

Fig.2-3

Fig.2-4

分析:均衡后的lena圖的亮度要比原始圖稍微暗一點;均衡后的直方圖灰度分布更加均勻一點。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的现代数字图像处理—lena图像处理(北京现代汽车官方网站)的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯,歡迎將生活随笔推薦給好友。