数字图像处理实验二：RGB图3个通道的提取、RGB图转灰度图、图片反转、图片亮度调整

这里介绍：RGB图3个通道的提取、RGB图转灰度图、图片反转、图片亮度调整具体操作，需导入的库如下：

from skimage import exposure
import cv2

# 读取图片
lena = cv2.imread("lena.tif")  

# 显示图片
cv2.imshow('lena', lena)
cv2.waitKey(0)

# RGB3个通道的提取
(B, G, R) = cv2.split(lena)  #提取R、G、B分量，opencv读取顺序是BGR，所以提取顺序也是BGR
cv2.imshow("Red",R)
cv2.imshow("Green",G)
cv2.imshow("Blue",B)
cv2.waitKey(0)

结果如下，从左到右分别是：Red，Green，Blue

# RGB图转为灰度图
gray_lena = cv2.cvtColor(lena, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 显示图片
cv2.imshow('gray_lena', gray_lena)
cv2.waitKey(0)

# 图片反转
re_lena = 255 - lena  # 图片中的像素值是0-255的整数，所以反转就是255减去每个位置的像素值

# 显示图片
cv2.imshow('re_lena', re_lena)
cv2.waitKey(0)

这里借助skimage库中的exposure函数来进行图像亮度的调整

如果gamma > 1，新图像比原图像暗
如果gamma < 1，新图像比原图像亮

# 亮度变换
lena_gam1 = exposure.adjust_gamma(lena, 2)   #调暗
lena_gam2 = exposure.adjust_gamma(lena, 0.5)  #调亮
cv2.imshow('lena_gam1', lena_gam1)
cv2.imshow('lena_gam2', lena_gam2)
cv2.waitKey(0)

结果如下：

from skimage import exposure
import cv2

# 读取图片
lena = cv2.imread("lena.tif")  # cv2 读Breast的方式为多维数组

# 显示图片
cv2.imshow('lena', lena)
cv2.waitKey(0)



# RGB3个通道的提取
(B, G, R) = cv2.split(lena)#提取R、G、B分量
cv2.imshow("Red",R)
cv2.imshow("Green",G)
cv2.imshow("Blue",B)
cv2.waitKey(0)



# RGB图转为灰度图
gray_lena = cv2.cvtColor(lena, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 显示图片
cv2.imshow('gray_lena', gray_lena)
cv2.waitKey(0)



# 图片反转
re_lena = 255 - lena

# 显示图片
cv2.imshow('re_lena', re_lena)
cv2.waitKey(0)



# 亮度变换
lena_gam1 = exposure.adjust_gamma(lena, 2)   #调暗
lena_gam2 = exposure.adjust_gamma(lena, 0.5)  #调亮
cv2.imshow('lena_gam1', lena_gam1)
cv2.imshow('lena_gam2', lena_gam2)
cv2.waitKey(0)