数字图像处理 - 灰度级分层 的python实现
日期: 2019-02-06 分类: 个人收藏 332次阅读
本文主要介绍对《数字图像处理》第三章 灰度级分层 的介绍
灰度级分层主要突出图像中特定灰度范围的亮度,这类方法中大多数是两种基本方法的变形。
①将感兴趣范围内的所有灰度值显示为一个值(如白),其他值显示为其他值(如黑) - 即二值映射
②第二种方法是使感兴趣范围的灰度变亮(或变暗),而保持其他灰度级不变 - 即区域映射
两种方法可用如下图简单表示
两种变换的简单实现
import cv2
import numpy as np
#第一种方法,二值映射
def slice_a(img):
h,w = img.shape[0],img.shape[1]
new_img = np.zeros((h,w))
for i in range(h):
for j in range(w):
if img[i,j] <190 or img[i,j]>230:
new_img[i, j] = 0
else:
new_img[i,j] = 255
return new_img
#第二种方法,区域映射
def slice_b(img):
h, w = img.shape[0], img.shape[1]
new_img = np.zeros((h, w))
for i in range(h):
for j in range(w):
if img[i, j] <= 230 and img[i, j] >= 190:
new_img[i, j] = 255
else:
new_img[i,j] = img[i,j]
return new_img
img = cv2.imread(r'C:\Users\xxx\Desktop\qiao.jpg',0)
fig_a = slice_a(img)
fig_b = slice_b(img)
cv2.imwrite(r'C:\Users\xxx\Desktop\qiao2.jpg',fig_a)
cv2.imwrite(r'C:\Users\xxx\Desktop\qiao3.jpg',fig_b)
下列是原图运用上图所示变换的结果
原图
二值映射
区域映射
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