デジタル画像処理 -- 画像算術演算

デジタル画像処理 – 画像の算術演算

メインコンテンツ

(1) 2 つの異なる画像に対して加減乗除演算を実行し、同じウィンドウ内で 5 つのサブウィンドウに分割して表示し、テキスト タイトルを追加します (2) 画像のグレースケールを次のように変更します。イメージを実現
同じウィンドウの明暗を 3 つのサブウィンドウに分割して表示し、テキスト タイトルをマークし、3 つの画像のヒストグラムを表示します。

ソースプログラム

上位コード

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#灰度变暗函数
def an(mylist):
    for i in range(len(mylist)):
        for each in range(len(mylist[i])):
            #mylist[i][each] = mylist[i][each] - 100
            if mylist[i][each] - 100 < 0:
                mylist[i][each] = 0
            else:
                mylist[i][each] = mylist[i][each] - 100
#灰度变亮函数
def liang(mylist):
    for i in range(len(mylist)):
        for each in range(len(mylist[i])):
            #mylist[i][each] = mylist[i][each] +50
            if mylist[i][each] + 50 > 255:
                mylist[i][each] = 255
            else:
                mylist[i][each] = mylist[i][each] + 50

#读取图片和缩放图片
img_1=cv2.imread('1.png')
img_2=cv2.imread('3.png')
print('img_1_shape:',img_1.shape)
print('img_1:',img_1)
print('**************************')
print('img_2_shape:',img_2.shape)
print('img_2:',img_2)

#两张图片  相加运算
img_add=cv2.add(src1=img_1,src2=img_2)
print('img_add_shape：',img_add.shape)
print('img_add:',img_add)

#两张图片   相减运算
img_sub=cv2.subtract(src1=img_1,src2=img_2)
print('img_sub_shape：',img_sub.shape)
print('img_sub:',img_sub)


#两张图片  相乘运算
img_mul=cv2.multiply(src1=img_1,src2=img_2)
print('img_mul_shape：',img_mul.shape)
print('img_mul:',img_mul)

#两张图片  相除运算
img_div=cv2.divide(src1=img_1,src2=img_2)
print('img_div_shape：',img_div.shape)
print('img_div:',img_div)


print('&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&')
#读取灰度图像2.png
gray = cv2.imread('2.png',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
print(gray.shape)
print('gray',gray)
print('============================')

#绘图
#设置画布标题字体为中文，不设置的话，可能会出现乱码结果
plt.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"]
plt.rcParams["axes.unicode_minus"]=False

#创建画布，添加标题
plt.gcf().canvas.manager.set_window_title('玫瑰&茉莉花')
plt.gcf().suptitle("玫瑰花&茉莉花")

img_rose = img_1[:,:, ::-1]
img_molly = img_2[:,:,::-1]
img_A = cv2.cvtColor(img_add,cv2.COLOR_BGR2RGB)
img_S = cv2.cvtColor(img_sub,cv2.COLOR_BGR2RGB)
img_M = cv2.cvtColor(img_mul,cv2.COLOR_BGR2RGB)
img_D = cv2.cvtColor(img_div,cv2.COLOR_BGR2RGB)


plt.subplot(231), plt.imshow(img_rose), plt.title("原图-玫瑰花")
plt.subplot(232), plt.imshow(img_molly), plt.title("原图-茉莉花")
plt.subplot(233), plt.imshow(img_A), plt.title("加法")
plt.subplot(234), plt.imshow(img_S), plt.title("减法")
plt.subplot(235), plt.imshow(img_M), plt.title("乘法")
plt.subplot(236), plt.imshow(img_D), plt.title("除法")

plt.figure(2)

#变暗处理
gray_an = gray.copy()
an(gray_an)
print('gray_an_shape',gray_an.shape)
print('gray_an:',gray_an)

#变亮处理
gray_liang = gray.copy()
liang(gray_liang)
print('gray_liang_shape',gray_liang.shape)
print('gray_liang:',gray_liang)



plt.gcf().canvas.manager.set_window_title('灰度图&直方图')
plt.gcf().suptitle('灰度图&直方图')
plt.subplot(231),plt.imshow(gray,cmap='gray'),plt.title('原灰度图')
plt.subplot(232),plt.imshow(gray_an,cmap='gray'),plt.title('变暗')
plt.subplot(233),plt.imshow(gray_liang,cmap='gray'),plt.title('变亮')
plt.subplot(234),plt.hist(gray.ravel(),256),plt.title('原图——直方图')
plt.subplot(235),plt.hist(gray_an.ravel(),256),plt.title('变暗——直方图')
plt.subplot(236),plt.hist(gray_liang.ravel(),256),plt.title('变亮——直方图')


plt.show()

print('total  pixels :',len(gray.ravel()))

結果を達成する

2.1 2 つの元画像 img_1 と img_2 を読み込み、加算、減算、乗算、除算の演算を実現します。img_1 と img_2 のピクセル マトリックスの一部は、以下の図から見ることができます。

img_1、img_2 ピクセル行列

上記の img_1 と img_2 に対して加算、減算、乗算、除算の演算を実行します。次の図から、値の範囲 (0,255) がオーバーフローした場合、0 を取るか 255 を取る演算が行われることがわかります。使用済み。以下の図に示すように、上に示した行列を順番に
加算、減算、乗算、除算する画像を生成します。

2.2 画像のグレースケール変換。暗くしたり明るくしたりした結果のピクセル マトリクスを下の画像に示します。
元のグレースケール画像、暗くした画像、明るくした画像

上図に示したマトリックスによって生成された画像とそれに対応するヒストグラムを下図に示します。
グレースケールとヒストグラムの

学習記録、批判と修正を希望します