Python图像处理---灰度反转

最新推荐文章于 2024-07-20 09:56:58 发布
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分类专栏： Python 文章标签： python 图像处理 opencv
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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。

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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 1417
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。
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图像反转（一些基本的灰度变换函数）基本原理及Python实现
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灰度变换（python）
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Python调用OpenCV实现图像反色（反相）处理
Bruce Che 的专栏
10-15 7068
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）
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10-24 2818
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
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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）
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用opencv批量实现图片黑白颜色互换！！！！！！！嘿嘿嘿，好开心~~~
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### 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]。
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