Python图像处理---灰度反转

最新推荐文章于 2024-07-20 09:56:58 发布
最新推荐文章于 2024-07-20 09:56:58 发布
阅读量1k 收藏 8
点赞数 2
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： Python 文章标签： python 图像处理 opencv
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/read_book_con/article/details/132032182
文章介绍了一个用于灰度图像反转的Python函数，该函数接受np.uint8格式的灰度图作为输入，通过计算灰度值的负值并加上最大值来实现反转。作者提供了代码示例，展示如何使用该函数处理Lena图像，并用OpenCV读取和显示图像，以比较原图和反转后的效果。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

最近做的项目需要用到灰度反转，就写了一下，浅浅的记录一下，我已经封装成函数了，大家有需自取~
灰度反转函数
def reverse_gray(img):
    """灰度反转
    输入：灰度图,np.uint8格式
    输出：反转图,np.uint8格式
    """
    max1 = img.max()
    img1 = img* (-1)
    img2 = img1 + max1
    return img2
示例
imgpath  = r"./Simulation-Result-on-Lena.png"
img = cv2.imread(imgpath,0)
img1 = reverse_gray(img)
plt.subplot(121)
plt.imshow(img,cmap='gray')
plt.subplot(122)
plt.imshow(img1,cmap='gray')
plt.show()

在这里插入图片描述

数字图像处理与Python实现-图像增强经典算法汇总
视觉与物联智能
06-10 1419
本文将对图像增强经典算法做一个简单的汇总。图像增强的经典算法有：像素变换、图像逆变换、幂律变换、对数变换、图像均衡化、对比受限自适应直方图均衡（CLAHE）、对比度拉伸、Sigmoid校正、局部对比度归一化。
Python从0到100（六十七）：Python OpenCV-图像阈值和模糊处理
Hello大家好，我是Dream，如果帮得到你，那我深感荣幸！想进粉丝福利群及免费送书群，直接私信我拉你。交流学习、商务合作：https://bbs.youkuaiyun.com/topics/614347534
10-22 2万+
平滑滤波是低频增强的空间域滤波技术。一类是模糊；另一类是消除噪音。空间域的平滑滤波一般采用简单平均法进行，就是求邻近像元点的平均亮度值。邻域的大小与平滑的效果直接相关，邻域越大平滑的效果越好，但邻域过大，平滑会使边缘信息损失的越大，从而使输出的图像变得模糊，因此需合理选择邻域的大小。
基于python的图像批量灰度转化
nenjiyong2334的博客
02-11 4531
单张图片灰度转化代码#!usr/bin/python# -*- coding:utf-8 -*-import PIL.Imageimport numpy as npfrom skimage import io,data,colorimport matplotlib.pyplot as pltimg = PIL.Image.open('E:/boxs/各种应用/神经网络/图像处理/112/11200...
python图像灰度变换_图像反转（一些基本的灰度变换函数）基本原理及Python实现...
weixin_39934869的博客
12-05 871
git各种撤销操作撤销git add: git reset HEAD+路径 或者git reset --+路径 撤销commit: 1．回退到具体的嘻哈值 git reset --hard 2．回退后仍包含本地 ...linux笔记：linux常用命令-权限管理命令一个文件的权限只有root和所有者可以更改. 权限管理命令:chmod(改变文件或目录的权限) 权限的数字表示: 用权限加减的...
图像反转（一些基本的灰度变换函数）基本原理及Python实现
dengdong1261的博客
08-04 1659
1. 基本原理 获取像素值在[0, L]范围内的图像的反转图像，即为负片。适用于增强图像中白色或者灰色的区域，尤其当黑色在图片中占主地位时候 $$T(r) = L-r$$ 2. 运行结果 图源自skimage 3. 代码 1 import numpy as np 2 3 def image_reverse(input_image): 4 '''...
灰度变换（python）
充满焦虑的大学生
03-14 1723
corrected_image=(corrected_image*255).astype(np.uint8)和前面一样，先将值重新回到整数范围，之后进行归一化。img.shape 用于获取图像的尺寸信息，如果'img'是彩色图像，则返回三个值的元组(高，宽，通道数).如果'img'是灰度图像，则返回元组的高和宽。cv2.imshow('img', img)，第一个参数'img'是显示窗口的名称，第二个参数'img'是要显示的图像数据。灰度级在区间[0,L-1]内的反转图像的形式为：s=L-1-r。
Python调用OpenCV实现图像反色（反相）处理
Bruce Che 的专栏
10-15 7070
上一篇介绍了用C++如何将一幅彩色图像和灰度图像进行反色处理，本篇接着用python来做同样的事情。
基于python的数字图像处理--学习笔记（二）
weixin_46237636的博客
10-24 2819
前向映射可能会导致多对一的情况，也会出现目标点没有像素，但是原图像有的问题。也即，图像变换的本质是将像素点的坐标通过某一种函数关系，所有对图像的操作都是对像素矩阵的操作。读入一个图片后，完全可以将读入的图片转换为nuparray矩阵，所有对图片灰度（色度）的变化，都可以表示为是对矩阵中像素位置对应的数据的变换操作。(x’,y’)表示一个点经过旋转后的新位置，(x,y)表示未旋转前的原始位置，θ为旋转角度，假设变换前图像为I(x,y)，变换后图像为I’(x’,y’)，则变换前后的图像之间存在下列关系。
数字图像处理第三章-----灰度变换
hejunran的博客
03-30 8454
数字图像处理第三章-----灰度变换和空间域滤波
Python图像处理丨图像的灰度线性变换
m0_72557783的博客
08-28 3930
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
c++ opencv 图像处理：灰度变换（灰度反转，对数变换，冥律（伽马）变换）
刘燚的博客
09-16 1万+
文章目录前言一、灰度变换1.灰度反转2.对数变换3.冥律（伽马）变换4.分段线性变换 前言 数字图像处理c++ opencv（VS2019 opencv4.53）持续更新 一、灰度变换 灰度变换原理：利用变换函数T将原图像素灰度值r映射为像素值s。 s=T(r) s=T( r ) s=T(r) 1.灰度反转 灰度反转：将亮暗对调，可以增强图像暗色区域中的细节. s=L−1−rs=L-1-rs=L−1−r L为图像灰度级。 代码如下（示例）： #include<iostream> #in.
如何将一张灰度图颜色反转
程序员的博客
04-09 6157
在训练模型的时候，我也不知道动了哪里，显著性检测结果，本来是显著性的地方为白色（即权重大点），非显著区域为黑色，但是我的结果却搞好反过来。 一部分图片已经生成好了，为了节约时间，只能自己进行处理。另一部分还没生成的，我打算改下代码。所以今天我分享的如何将灰度图反转，分为两个部分。 上图 错误的结果 期待的效果 最后我的解决方案是 一、读取图片，将图片进行反转 from...
matlab 图像的灰度值翻转
#+!
02-28 1万+
简单的灰度图像可以通过 InbertIm('example.jpg'); 实现灰度翻转，简单说就是白变黑，黑变白。 可以自动侦测图像bit数，还有灰度范围。     function [invIm]=InvertIm(im, varargin) % InvertIm generalized image inversion (grayscale reversal) %    invIm
图像灰度变换--灰度反转 对数变换 分段线性变换 伽马校正
taifyang的博客
01-09 425
【代码】图像灰度变换--灰度反转 对数变换 分段线性变换 伽马校正。
学习记录1：用python—opencv批量实现图片黑白颜色互换
H252021的博客
03-14 7694
用opencv批量实现图片黑白颜色互换！！！！！！！嘿嘿嘿，好开心~~~
3.1 图像灰度变换之图像反转
专注图形图像处理
07-20 1176
图像的，简单一点就是输入一个图像fxy，讲过变换后输出另一个图像gxy，关键是我们如何变换。图像的变换本质上是图像像素值的变换。举个简单的例子，我们现在需要将一张灰度图像变亮，那么我们可以将灰度图像的每个像素值加20（加多少自己决定），即可得到像素的变换方式gxyfxy2如果我们不想像素值直接相加，那么我们可以用灰度图像的像素值乘以2，即：gxy2∗fxygxyFfxy))yFxx⊂灰度图像的像素值。
python批量处理图片颜色反转,使用PIL(Python-Imaging)反转图像的颜色方法
weixin_36294922的博客
03-26 2162
利用PIL将图片转换为黑色与白色反转的图片，下面笔者小白介绍如何实现。解决方案一：from PIL import Imageimport PIL.ImageOps#读入图片image = Image.open('your_image.png')#反转inverted_image = PIL.ImageOps.invert(image)#保存图片inverted_image.save('new_na...
python--图像颜色反转
热门推荐
liuyingying0418的博客
04-18 4万+
import numpy as np img = cv2.imread('E:/liuying/Pictures/black.png', 1) imgInfo = img.shape height = imgInfo[0] width = imgInfo[1] gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) dst = np.zeros((height,w...
图片色彩反转与灰度
nbin2008的博客
12-22 2051
http://www.hui12.com/nbin/canvas/c1.html 图片色彩反转-灰度 灰度 反转 var c1 = document.getElementById('c1'); var c2 = document.getElementById('c2'); var ctx1 = c1.getContext('2
python灰度图像颜色反转
最新发布
01-07
### 实现灰度图像的颜色反转 对于灰度图像的颜色反转，可以通过遍历每一个像素并将其值设置为 `255` 减去原始像素值来完成。以下是具体的实现方式： #### 使用 OpenCV 和 NumPy 进行灰度图像颜色反转 通过读取图像文件，并利用 OpenCV 库中的函数将彩色图像转换为灰度图像，之后创建一个新的数组用于存储经过处理后的数据。 ```python import cv2 import numpy as np # 加载图像 img = cv2.imread('image0.jpg', 1) # 显示原图 cv2.imshow('Original Image', img) # 获取图像尺寸 height, width = img.shape[:2] # 转换为灰度模式 gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)[^1] # 创建空白画布准备填充计算得到的新像素值 reversed_gray_img = np.zeros((height, width), dtype=np.uint8) for y in range(height): for x in range(width): reversed_gray_img[y, x] = 255 - gray_img[y, x][^4] # 展示结果 cv2.imshow('Reversed Gray Image', reversed_gray_img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 这段代码展示了如何加载一张图片，先转成灰度形式再逐个修改其亮度达到翻转效果。 另外还有一种更简洁的方法可以直接应用向量化操作而无需显式的循环结构: ```python import cv2 import numpy as np def reverse_grayscale(image_path): # 读入灰度图 image = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 颜色反转运算 inverted_image = 255 - image return inverted_image inverted = reverse_grayscale('./Simulation-Result-on-Lena.png') cv2.imshow("Inverted", inverted) cv2.waitKey(0); cv2.destroyAllWindows(); ``` 此版本定义了一个名为 `reverse_grayscale()` 的辅助函数接受路径参数返回已处理过的图像对象[^3]。
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值