自动选择图像亮度的Gamma值
自动选择图像亮度的Gamma值
提问于 2021-01-19 20:09:02
我有一个图像序列或实时视频，我想检查图像是更暗还是更亮，然后使用gamma校正来调整亮度，即image ^ gamma。gamma =1不做任何事情，并且小于1的gamma值，亮图像，大于1使图像变暗。我必须给不同类型的图像或视频的伽马值手册。
代码如下
lookUpTable = np.empty((1,256), np.uint8)
for i in range(256):
lookUpTable[0,i] = np.clip(pow(i / 255.0, gamma) * 255.0, 0, 255)
res = cv2.LUT(image, lookUpTable)我想找伽马值自动检查图像。我试着用直方图找到亮度的伽马值，但似乎不太好。
整个代码如下所示
histr = cv2.calcHist([image],[0],None,[256],[0,256])
totalPixels = image.shape[0]*image.shape[1]
maxInd = np.argmax(histr)
maxVal = histr[maxInd]
indP= int(0 if maxInd-5 < 0 else maxInd-5)
indexN = int(maxVal+5)
percentAtDark = (maxVal / totalPixels )*100
darkSum = np.sum(histr[indP:indexN])
percentDark = (darkSum / totalPixels )*100
if (percentDark > dartThreshold) and (maxInd < 127):
gammaList = np.arange(0.01,0.9,0.02)
gamma=gammaList[maxInd]
else:
gamma = 1
lookUpTable = np.empty((1,256), np.uint8)
for i in range(256):
lookUpTable[0,i] = np.clip(pow(i / 255.0, gamma) * 255.0, 0, 255)
res = cv2.LUT(image, lookUpTable)dartThreshold可以设置为60或70。
对于gamma校正，您可以查看this page的末尾
有人能在这段代码中提出更好的方法或改进吗？任何建议都非常受欢迎。
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2021-01-21 16:11:37
在没有得到回答之后，我试着找一些东西来分享。可能是我没能问清楚问题。我用下面的方法计算了伽马
hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
hue, sat, val = cv2.split(hsv)
mid = 0.5
mean = np.mean(val)
meanLog = math.log(mean)
midLog = math.log(mid*255)
gamma =midLog/meanLog
gamma = 1 / gamma并将其应用于原始BGR图像
lookUpTable = np.empty((1,256), np.uint8)
for i in range(256):
lookUpTable[0,i] = np.clip(pow(i / 255.0, gamma) * 255.0, 0, 255)
res = cv2.LUT(image, lookUpTable)如果我们将mid = 0.5更改为mid = 1，伽马值按0.1变化，即对于mid = 0.5，如果我们得到0.69，那么对于mid = 1，我们将得到gamma = 0.59。
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