图像的非线性检测

原创于 2020-10-15 21:44:27 发布

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该篇博客介绍了如何使用Python的OpenCV库进行图像的非线性检测，特别是对数变换。首先，通过读取图像并将其转换为灰度图像，然后利用对数函数对图像进行处理，创建了一个新的图像。最后，展示了原始图像、灰度图像以及经过对数变换后的图像，讨论了这种变换对于图像细节增强的效果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

图像的非线性检测(主要是对数变换）

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread("C:/Users/JackXing/Pictures/001.jpg")
grayImage=cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#图像进行灰度转化
#创建图像的高度和宽度
height=grayImage.shape[0]
width= grayImage.shape[1]
#创建以赴图像
result=np.zeros((height, width),np.uint8)

#图像进行灰度线性变换
for i in range(height):
    for j in range(width):
        gray= int(grayImage[i,j])*int(grayImage[i,j])/255
        result[i,j]=np.uint8(gray)

# 显示图像
cv2.imwrite("out2.jpg", result)
cv2.imshow("yuantuxiang", img)
cv2.imshow("Gray Image", grayImage)
cv2.imshow("feixianxingbianhuan", result)

# 等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()