OpenCV 完整例程38. 图像的反色变换（图像反转）

Posted 2021-12-17 Python小白进阶

【OpenCV 完整例程】38. 图像的反色变换（图像反转）

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灰度变换是图像增强的重要方法，可以使图像动态范围扩大、图像对比度增强，图像更清晰，特征更明显，从而改善图像的显示效果。

灰度变换就是按一定规则（灰度映射函数）修改图像每一个像素的灰度值，从而改变图像灰度的动态范围。按照灰度映射函数的性质，灰度变换可以分为线性变换、分段线性和非线性变换，非线性变换中对数变换、指数变换和幂律变换（n次幂、n次根）最为常用。

3.1 反色变换（图像反转）

图像的反色变换，即图像反转，将黑色像素点变白色，白色像素点变黑色。广义的反色变换也可以应用于彩色图像，即对所有像素点取补。

图像的反转处理可以增强暗色区域中的白色或灰色细节。

注意图像反转（Invert）与图像翻转（Flip）的区别：图像翻转是沿对称轴的几何变换，像素值不变；图像反转是像素颜色的逆转，像素位置不变。

例程：1.48 图像的反色变换

    # 1.48 图像的反色变换
    img = cv2.imread("../images/imgLena.tif")  # 读取彩色图像(BGR)
    imgGray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 颜色转换：BGR(OpenCV) -> Gray
    h, w = img.shape[:2]  # 图片的高度和宽度

    # imgInv = np.zeros_like(img)  # 创建与 img 相同形状的黑色图像
    imgInv = np.empty((w, h), np.uint8)  # 创建空白数组
    for i in range(h):
        for j in range(w):
            imgInv[i][j] = 255 - imgGray[i][j]

    plt.figure(figsize=(10,6))
    plt.subplot(131), plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)), plt.title("imgBGR"), plt.axis('off')
    plt.subplot(132), plt.imshow(imgGray, cmap='gray'), plt.title("imgGray"), plt.axis('off')
    plt.subplot(133), plt.imshow(imgInv, cmap='gray'), plt.title("imgInv"), plt.axis('off')
    plt.show()

（本节完）

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