数字图像处理Python实践（2）灰度线性和对数、指数变换
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目前较为容易处理的对象为灰度图像。这是因为其仅包含一个通道这一特点使得计算过程减少了一个维度从而让很多计算操作简化一个维度。了解 gray-scale image 的基本特性包括掌握 gray-scale histogram的概念以及如何利用它来进行后续的操作。以之前介绍的转 gray-scale 图像为例以下代码展示了如何绘制归一化 histogram:
from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
gray_girl = "C:/Users/60214/Desktop/python_work/DigitalExecution/gray_girl.jpg"
def GrayHist(path, bins = 32):
im = Image.open(path)
imarray = np.array(im)
height, width = imarray.shape
data = imarray.reshape((height*width))
plt.hist(data, normed = 1, bins 全部评论 (0)
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