【Python3-OpenCV】实现图像处理—灰度变换篇

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OpenCV是一个C++库,目前流行的计算机视觉编程库,用于实时处理计算机视觉方面的问题,它涵盖了很多计算机视觉领域的模块。在Python中常使用OpenCV库实现图像处理。

image.png

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

image.png

OpenCV版本：OpenCV4.1

image.png

知识储备

一张图片是由像素点矩阵构成，我们对图片进行操作即为对图片的像素点矩阵进行操作。我们只要在这个像素点矩阵中找到这个像素点的位置，比如第x行，第y列。所以这个像素点在这个像素点矩阵中的位置就可以表示成（x，y）

image.png

同时因为一个像素点的颜色通常包括R、G、B三个分量，分别显示出红、绿、蓝三个颜色，灰度化就是使彩色图像的R、G、B三个分量相等的过程。灰度图像中每个像素仅具有一种样本颜色，其灰度是位于黑色与白色之间的多级色彩深度，灰度值大的像素点比较亮，反之比较暗，像素值最大为255（表示白色），像素值最小为0（表示黑色）。

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。

本文提供的灰度化处理有两种方法（灰度化处理不止这两种）

方法1：直接将原图读成灰度图像

img1=cv2.imread('girl.png',0)

方法2：将原图进行灰度化处理

gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

import cv2

#读入原始图像
img=cv2.imread('girl.png',1)

#灰度化处理1：直接读入灰度化图像
img1=cv2.imread('girl.png',0)

#灰度化处理2：
gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#通过窗口展示图片 第一个参数为窗口名 第二个为读取的图片变量
cv2.imshow('img',img)
cv2.imshow('gray1',img1)
cv2.imshow('gray2',gray)

#暂停cv2模块 不然图片窗口一瞬间即就会消失 观察不到
cv2.waitKey(0)

运行程序后，显示如下：

image.png

二值化处理

Opencv中的图像的二值化，就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的只有黑和白的视觉效果。

cv.threshold ()函数是图像二值化函数

其中，第二个参数是判定像素点的临界值。超过了这个点，将会被划分为255，低于这个点，将会被划分为0。具体的参数0~255可以自行根据需要调节。

import cv2

#读入原始图像
img=cv2.imread('girl.png',1)

#灰度化处理
img1=gray.copy()

#灰度化处理：此灰度化处理用于图像二值化
gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#二值化函数
cv2.threshold(gray,140,255,0,gray)#二值化函数

#通过窗口展示图片 第一个参数为窗口名 第二个为读取的图片变量
cv2.imshow('img',img)
cv2.imshow('gray',img1)
cv2.imshow('Binarization',gray)

#暂停cv2模块 不然图片窗口一瞬间即就会消失 观察不到
cv2.waitKey(0)

运行程序后，显示如下：

image.png

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）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
import cv2
import copy

#读入原始图像
img=cv2.imread('girl.png',1)

#灰度化处理
img1=cv2.imread('girl.png',0)

#灰度化处理：此灰度化处理用于图像二值化
gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#伽马变换
gamma=copy.deepcopy(gray)
rows=img.shape[0]
cols=img.shape[1]
for i in range(rows):
    for j in range(cols):
        gamma[i][j]=3*pow(gamma[i][j],0.8)

#通过窗口展示图片 第一个参数为窗口名 第二个为读取的图片变量
cv2.imshow('img',img)
cv2.imshow('gray',img1)
cv2.imshow('gamma',gamma)

#暂停cv2模块 不然图片窗口一瞬间即就会消失 观察不到
cv2.waitKey(0)

运行程序后，显示如下：

image.png

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。可用于增强图像的暗部细节。

灰度图像的对数变换一般表示如公式所示：DB=C*log(1+ DA)

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。

如下图所示，它表示对数曲线下的灰度值变化情况。

image.png

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。

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。

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。

import cv2
import copy
import math

#读入原始图像
img=cv2.imread('girl.png',1)

#灰度化处理
img1=cv2.imread('girl.png',0)

#灰度化处理：此灰度化处理用于图像二值化
gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 对数变换
logc = copy.deepcopy(gray)
rows=img.shape[0]
cols=img.shape[1]
for i in range(rows):
    for j in range(cols):
        logc[i][j] = 3 * math.log(1 + logc[i][j])

#通过窗口展示图片 第一个参数为窗口名 第二个为读取的图片变量
cv2.imshow('img',img)
cv2.imshow('gray',img1)
cv2.imshow('logc',logc)

#暂停cv2模块 不然图片窗口一瞬间即就会消失 观察不到
cv2.waitKey(0)

运行程序后，显示如下：

image.png

反向变换

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。

import cv2
import copy
import math

#读入原始图像
img=cv2.imread('girl.png',1)

#灰度化处理
img1=cv2.imread('girl.png',0)

#灰度化处理：此灰度化处理用于图像二值化
gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 反色变换
cover=copy.deepcopy(gray)
rows=img.shape[0]
cols=img.shape[1]
for i in range(rows):
    for j in range(cols):
        cover[i][j]=255-cover[i][j]

#通过窗口展示图片 第一个参数为窗口名 第二个为读取的图片变量
cv2.imshow('img',img)
cv2.imshow('gray',img1)
cv2.imshow('cover',cover)

#暂停cv2模块 不然图片窗口一瞬间即就会消失 观察不到
cv2.waitKey(0)

运行程序后，显示如下：

image.png

结语

本月将陆续推出相关系列文章，

篇篇精彩，尽请关注。

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