以下是代码片段:
import cv2 import numpy as np # 读入图像 img = cv2.imread("image.jpg") # 计算均值和标准差 mean, stddev = cv2.meanStdDev(img) # 计算对比度 contrast = (np.max(img) - np.min(img)) / stddev[0][0] 希望这些信息能帮到你。 Python图像处理丨图像的灰度线性变换 图像的灰度线性变换是通过建立灰度映射来调整原始图像的灰度,从而改善图像的质量,凸显图像的细节,提高图像的对比度。本文主要讲解灰度线性变换。 Python 图像处理 OpenCV (16):图像直方图 直方图是都是由横纵坐标组成的,而图像直方图的横坐标 X 轴上表示的是像素值(不总是从 0 到 255 的范围),在纵坐标 Y 轴上表示的相应像素数。 所以,直方图是可以对整幅图的灰度分布进行整体了解的图示,通过直方图我们可以对图像的对比度、亮度和灰度分布等有一个直观了解。 还没… 图像识别之直方图均衡化 直方图均衡化是一种图像增强技术,其目的是通过调整图像的亮度和对比度来改善图像的质量和视觉效果。该技术的基本思想是将图像的像素灰度值分布变得更加均匀,从而使得图像的对比度得到增强。 【Python3-OpenCV】调节图片亮度与对比度 这是我参与更文挑战的第24天,活动详情查看: 更文挑战 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 Python图像处理丨详解图像去雾处理方法 本文分享自华为云社区《[Python图像处理] 三十.图像预处理之图像去雾详解(ACE算法和暗通道先验去雾算法)丨【拜托了,物联网!】》,本文主要讲解ACE去雾算法、暗通道先验去雾算法以及雾化生成算法 图像对比度的计算和代码实现 持续创作,加速成长!这是我参与「掘金日新计划 · 10 月更文挑战」的第15天,点击查看活动详情 首先,需要了解一下什么是图像的对比度,我们看一张图像时经常会觉得有的图像清晰一些,而有的图像不是很清晰 图像增强及运算:局部直方图均衡化和自动色彩均衡化处理 本文主要讲解图像局部直方图均衡化和自动色彩均衡化处理。这些算法可以广泛应用于图像增强、图像去噪、图像去雾等领域。 OpenCV使用python实现限制对比度的自适应直方图均衡化 前面讲到的自适应直方图均衡化的实现方法首先是将图像划分成不重叠的区域块,让后对每个块分别进行直方图均衡化处理。如果在图像有噪声的情况下这样处理,在每个被分割的小区域块中的噪声就会被放大。 为了避免噪声对图像均衡化的影响,这里使用了限制对比度的自适应直方图均衡化来处理图像的直方图… Python OpenCV 图像处理之图像直方图,取经之旅第 25 天 这是我参与8月更文挑战的第23天,活动详情查看:8月更文挑战 基础知识铺垫 截止到本篇博客,已经第二次听到直方图这个概念了,有必要将其搞懂。 图像直方图(histogram)是图像统计学特征,用来统计 课程实验作业之图像处理图片亮度、对比度和饱和度 持续创作,加速成长!这是我参与「掘金日新计划 · 6 月更文挑战」的第15天,点击查看活动详情 在图像处理中,图像的主要指标参数包括亮度、对比度、饱和度等。 亮度是指图片的明亮程度,计算亮度的基准是灰
希望这些信息能帮到你。