Hey Folks! この記事では、Pythonプログラミング言語を使って、画像の強度を変更する方法について見ていきます。
画像の強度変換の紹介
画像は、コントラスト操作や画像の閾値化のために強度変換が行われます。
画像に対する強度変換操作の実装 – Python OpenCV
最初のステップでは，必要なモジュールやライブラリをロードし，OpenCV ライブラリの cv2.imread 関数を用いて，処理したい画像をプログラム内にロードします．
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import cv2
import numpy as np
from google.colab.patches import cv2_imshow
img = cv2.imread('sample.jpg')
cv2_imshow(img) |
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for gamma in [0.1, 0.5, 1.2, 2.2]:
gamma_corrected = np.array(255*(img / 255) ** gamma, dtype = 'uint8')
cv2.imwrite('gamma_transformed_'+str(gamma)+'.jpg', gamma_corrected)
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次に、画像の強度を決めるガンマ値を設定し、そのガンマ値に沿ってガンマ補正を行い、正しい強度の画像を取得します。
最後に，OpenCV ライブラリの cv2.imwrite メソッドを用いて，画像を保存します．
4つのガンマ値に対するすべての出力画像を以下に表示します。
この記事もチェック：PythonとOpenCVで画像の特徴量抽出・照合を実装する方法
まとめ
PythonのOpenCVライブラリを使って、画像の強度を変更するPythonプログラムを作る方法を学びました。
このチュートリアルは気に入りましたか？いずれにせよ、以下のチュートリアルをご覧になることをお勧めします。
- ヒストグラムを使った画像の色の可視化 – Python OpenCV
- OpenCVで図形を描画する – 完全なハウツーガイド
- Python OpenCVでWebカメラを使ったライブスケッチ [簡単ガイド] 3.
- Python OpenCV filter2D()関数 – 完全ガイド
お時間を割いていただき、ありがとうございました! 何か新しいことを学べたなら幸いです!