def LUT(src, lut, dst=None): # real signature unknown; restored from __doc__
"""
LUT(src, lut[, dst]) -> dst
. @brief Performs a look-up table transform of an array.
对数组执行查找表转换。
.
. The function LUT fills the output array with values from the look-up table. Indices of the entries
. are taken from the input array. That is, the function processes each element of src as follows:
函数LUT使用查找表中的值填充输出数组。 条目的索引取自输入数组。
也就是说，该函数按以下方式处理src的每个元素：
. \f[\texttt{dst} (I) \leftarrow \texttt{lut(src(I) + d)}\f]
. where
. \f[d = \fork{0}{if \(\texttt{src}\) has depth \(\texttt{CV_8U}\)}{128}{if \(\texttt{src}\) has depth \(\texttt{CV_8S}\)}\f]
. @param src input array of 8-bit elements. 8位元素的输入数组。
. @param lut look-up table of 256 elements; in case of multi-channel input array, the table should
. either have a single channel (in this case the same table is used for all channels) or the same
. number of channels as in the input array.
256个元素的查询表；
如果是多通道输入数组，则该表应具有单个通道
（在这种情况下，所有通道都使用相同的表）或与输入阵列中的通道数相同。
. @param dst output array of the same size and number of channels as src, and the same depth as lut.
输出数组，其大小和通道数与src相同，深度与lut相同。
. @sa convertScaleAbs, Mat::convertTo
"""
pass
示例：
使用gamma_table填充数组
import cv2
import numpy as np
# img=np.array(([[[1,2,3],[1,2,3],[1,2,3]],[[1,2,3],[1,2,3],[1,2,3]]])).astype(np.uint8)
# img=np.array(([[1,2,3,4,5,6]])).astype(np.uint8)
img=np.array([1,2,3,4,5,6]).astype(np.uint8)
print(img.shape) # (6,)
print(img.dtype) # uint8
gamma=0.8
# 映射表必须为0-255（改成其他会报错）
gamma_table = [np.power(x / 255.0, gamma) * 255.0 for x in range(256)]
# numpy数组默认数据类型为int32，需要将数据类型转换成opencv图像适合使用的无符号8位整型uint8，否则会报错
gamma_table = np.round(np.array(gamma_table)).astype(np.uint8)
print(gamma_table)
img_gamma = cv2.LUT(img, gamma_table)
print(img_gamma)
结果：
gamma_table：
[ 0 3 5 7 9 11 13 14 16 18 19 21 22 24 25 26 28 29
31 32 33 35 36 37 39 40 41 42 44 45 46 47 48 50 51 52
53 54 56 57 58 59 60 61 63 64 65 66 67 68 69 70 71 73
74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 88 89 90 91 92
93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110
111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 123 124 125 126 127
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145 146 147 148 149 150 151 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161
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253 253 254 255]
img_gamma：
[[ 3]
[ 5]
[ 7]
[ 9]
[11]
[13]]
这里img为索引，取table中索引对应的值进行img填充