本文介绍了在计算机视觉领域中，如何通过Gamma校正技术解决亮度非线性问题，提升图像质量和可视化效果。Gamma校正是一个预定义的非线性函数，用于调整显示器和照相机响应的不匹配。文章详细解释了Gamma校正的公式，并提供了Python代码示例，展示如何实现Gamma校正，以改善图像的亮度分布。
在计算机视觉领域，图像处理是一项重要的任务。其中一个常见的问题是在显示或捕获过程中出现的亮度非线性问题。为了解决这个问题，我们可以使用Gamma校正技术来改善图像的质量和可视化效果。
Gamma校正是一种通过应用预定义的非线性函数来调整图像亮度的过程。它主要用于纠正显示器的亮度响应和照相机传感器的响应之间的不匹配。Gamma校正通过将像素的亮度值映射到一个新的值域来实现，从而改变图像的整体亮度分布。
在计算机视觉中，Gamma校正通常使用以下公式来实现：
输出像素值 = 输入像素值^（1 / gamma值）
这里的gamma值是一个非线性参数，用于控制图像的亮度变化。常见的gamma值范围在0.5到2.5之间，具体取决于应用场景和需求。
下面是一个使用Python编程语言实现Gamma校正的示例代码：
import cv2
import numpy as np
def gamma_correction(image
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