数字图像处理 - 灰度级分层 的python实现

本文主要介绍对《数字图像处理》第三章 灰度级分层 的介绍

灰度级分层主要突出图像中特定灰度范围的亮度，这类方法中大多数是两种基本方法的变形。
①将感兴趣范围内的所有灰度值显示为一个值（如白），其他值显示为其他值（如黑） - 即二值映射
②第二种方法是使感兴趣范围的灰度变亮（或变暗），而保持其他灰度级不变 - 即区域映射
两种方法可用如下图简单表示

两种变换的简单实现

import cv2
import numpy as np

#第一种方法，二值映射
def slice_a(img):
    h,w = img.shape[0],img.shape[1]
    new_img = np.zeros((h,w))
    for i in range(h):
        for j in range(w):
            if img[i,j]  <190 or img[i,j]>230:
                new_img[i, j] = 0
            else:
                new_img[i,j] = 255

    return new_img


#第二种方法，区域映射
def slice_b(img):
    h, w = img.shape[0], img.shape[1]
    new_img = np.zeros((h, w))
    for i in range(h):
        for j in range(w):
            if img[i, j] <= 230 and img[i, j] >= 190:
                new_img[i, j] = 255
            else:
                new_img[i,j] = img[i,j]

    return new_img

img = cv2.imread(r'C:\Users\xxx\Desktop\qiao.jpg',0)

fig_a = slice_a(img)
fig_b = slice_b(img)

cv2.imwrite(r'C:\Users\xxx\Desktop\qiao2.jpg',fig_a)
cv2.imwrite(r'C:\Users\xxx\Desktop\qiao3.jpg',fig_b)

下列是原图运用上图所示变换的结果
原图

二值映射

区域映射

若要获取更多数字图像处理，python，深度学习，机器学习，计算机视觉等高清PDF以及 更多有意思的 分享，可搜一搜 微信公共号 “分享猿” 免费获取资源。也可扫描下面的二维码关注，期待你的到来~