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所屬分類：百科知識

這篇文章主要介紹了python實現圖像自動Gamma校正方式,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助,如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教

python圖像自動Gamma校正

關于Gamma

Gamma校正是對動態范圍內亮度的非線性存儲/還原算法，即輸入值進行的非線性操作，使輸出值與輸入值呈指數關系；

從效果上來說Gamma校正調整圖像的整體亮度，沒有校正的圖像看起來可能會存在過亮或太暗的情況，所以想要圖像顯示效果更完美，Gamma校正就顯得很重要了。

Gamma矯正的計算過程如下：

1	`output=〖input〗^(1/Gamma)`

使用上面的指數函數把每個像素的RGB值進行變換。

具體執行下列轉換公式（假定像素值的取值范圍為0到255）：

R=〖255X(R/255)〗^((1/gamma))
G=〖255X(G/255)〗^((1/gamma))
B=〖255X(B/255)〗^((1/gamma))

一般處理Gamma矯正都是通過手動調節gamma值來完成的，

但如果圖片多的情況下，手動設置gamma值顯得過于麻煩，

這時候就需要采用自動Gamma矯正，將RGB圖片轉成灰度圖，

計算灰度圖的數據均值，通過下面的計算公式計算gamma值。

1	`gamma_val` `=` `math.log10(0.5)` `/` `math.log10(mean` `/` `255)`

python實現

import cv2
import numpy as np
import math
import os
def gamma_trans(img, gamma):? # gamma函數處理
????gamma_table = [np.power(x / 255.0, gamma) * 255.0 for x in range(256)]? # 建立映射表
????gamma_table = np.round(np.array(gamma_table)).astype(np.uint8)? # 顏色值為整數
????return cv2.LUT(img, gamma_table)? # 圖片顏色查表。另外可以根據光強（顏色）均勻化原則設計自適應算法。
def nothing(x):
????pass
data_base_dir = r'./1'? # 輸入文件夾的路徑
outfile_dir = r'./2'? # 輸出文件夾的路徑
list = os.listdir(data_base_dir)
list.sort()
list2 = os.listdir(outfile_dir)
list2.sort()
for file in list:? # 遍歷目標文件夾圖片
????read_img_name = data_base_dir + '/' + file.strip()? # 取圖片完整路徑
????image = cv2.imread(read_img_name)? # 讀入圖片
????img_gray = cv2.imread(read_img_name, 0)? # 灰度圖讀取，用于計算gamma值
????mean = np.mean(img_gray)
????gamma_val = math.log10(0.5) / math.log10(mean / 255)? # 公式計算gamma
????image_gamma_correct = gamma_trans(image, gamma_val)? # gamma變換
????out_img_name = outfile_dir + '/' + file.strip()
????cv2.imwrite(out_img_name, image_gamma_correct)
????print("The photo which is processed is {}".format(file))