[PYTHON] Graustufen- und Helligkeitsglättung

Ausführungsumgebung

Google Colaboratory

Vorbereiten des Ladens von Bildern mit Google Colaboratory

python

from google.colab import files
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

Laden der erforderlichen Bibliotheken

python

import cv2 #opencv
import matplotlib.pyplot as plt 
%matplotlib inline
img = plt.imread("/content/drive/My Drive/Colab Notebooks/img/Lenna.bmp")
#↑ plt aus diesem Artikel.Ich beschloss, es mit imread zu lesen.

Verschiedene Umbauten

python

plt.figure(figsize=(9, 6), dpi=100,
           facecolor='w', linewidth=0, edgecolor='w')

#Original Bild
plt.subplot(3,3,1)
plt.imshow(img)
plt.subplot(3,3,4)
color = ('b','g','r')
for i,col in enumerate(color):
    histr = cv2.calcHist([img],[i],None,[256],[0,256])
    plt.plot(histr,color = col)
    plt.xlim([0,256])

#Graustufen
plt.subplot(3,3,2)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY) 
plt.imshow(gray)
plt.subplot(3,3,5)
plt.hist(gray.ravel(),256,[0,256])

#Helligkeitsglättung
plt.subplot(3,3,3)
dst = cv2.equalizeHist(gray)
plt.imshow(dst)
plt.subplot(3,3,6)
plt.hist(dst.ravel(),256,[0,256])

plt.show()

Ergebnis

Von links Original / Graustufen / Helligkeitsglättung

Grammatik Graustufen

python

cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_RGB2GRAY) 

Helligkeitsglättung

python

cv2.equalizeHist(src)

Durch Glätten der Helligkeit wird das Histogramm gleichmäßig verteilt. Es ist einfacher, das Licht und die Dunkelheit zu verstehen. Es scheint besser zu sein, dies zu tun, um die Funktion zu erkennen.