python实现图像自动Gamma校正

前言：

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关于Gamma：

Gamma校正是对动态范围内亮度的非线性存储/还原算法，即输入值进行的非线性操作，使输出值与输入值呈指数关系；从效果上来说Gamma校正调整图像的整体亮度，没有校正的图像看起来可能会存在过亮或太暗的情况，所以想要图像显示效果更完美，Gamma校正就显得很重要了。 Gamma矫正的计算过程如下：

output=〖input〗^(1/Gamma)

使用上面的指数函数把每个像素的RGB值进行变换。具体执行下列转换公式（假定像素值的取值范围为0到255）：

R=〖255X(R/255)〗^((1/gamma))
G=〖255X(G/255)〗^((1/gamma))
B=〖255X(B/255)〗^((1/gamma))

一般处理Gamma矫正都是通过手动调节gamma值来完成的，但如果图片多的情况下，手动设置gamma值显得过于麻烦，这时候就需要采用自动Gamma矫正，将RGB图片转成灰度图，计算灰度图的数据均值，通过下面的计算公式计算gamma值。

gamma_val = math.log10(0.5) / math.log10(mean / 255)

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python实现：

import cv2
import numpy as np
import math
import os

def gamma_trans(img, gamma):  # gamma函数处理
    gamma_table = [np.power(x / 255.0, gamma) * 255.0 for x in range(256)]  # 建立映射表
    gamma_table = np.round(np.array(gamma_table)).astype(np.uint8)  # 颜色值为整数
    return cv2.LUT(img, gamma_table)  # 图片颜色查表。另外可以根据光强（颜色）均匀化原则设计自适应算法。

def nothing(x):
    pass

data_base_dir = r'./1'  # 输入文件夹的路径
outfile_dir = r'./2'  # 输出文件夹的路径

list = os.listdir(data_base_dir)
list.sort()
list2 = os.listdir(outfile_dir)
list2.sort()
for file in list:  # 遍历目标文件夹图片
    read_img_name = data_base_dir + '/' + file.strip()  # 取图片完整路径
    image = cv2.imread(read_img_name)  # 读入图片
    img_gray = cv2.imread(read_img_name, 0)  # 灰度图读取，用于计算gamma值

    mean = np.mean(img_gray)
    gamma_val = math.log10(0.5) / math.log10(mean / 255)  # 公式计算gamma

    image_gamma_correct = gamma_trans(image, gamma_val)  # gamma变换

    out_img_name = outfile_dir + '/' + file.strip()
    cv2.imwrite(out_img_name, image_gamma_correct)
    print("The photo which is processed is {}".format(file))
    

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