Python 灰度图像取反

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mob649e81576de1 2023-09-30 04:31:22 ©著作权

文章标签 灰度图像图像处理 Python 文章分类 Python 后端开发

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Python 灰度图像取反

引言

在图像处理中，灰度图像是指每个像素的亮度信息仅由一个数值表示的图像。灰度图像通常用于图像处理中的各种算法和技术。灰度图像取反是一种简单而常用的图像处理操作，可以用来增强图像的对比度和细节。

本文将介绍如何使用Python进行灰度图像取反，并提供相关代码示例。读者需要具备基本的Python编程知识和对图像处理的基本概念有所了解。

什么是灰度图像取反

灰度图像取反，顾名思义，是将灰度图像中每个像素的亮度值取反。在灰度图像中，每个像素的亮度值通常表示为一个介于0到255之间的整数，其中0代表黑色，255代表白色。取反操作就是将每个像素的亮度值与255相减，得到的结果作为新的亮度值。

简而言之，灰度图像取反就是将黑色变成白色，将白色变成黑色。

灰度图像取反的代码实现

下面是一个简单的Python函数，用于对灰度图像进行取反。

def inverse_grayscale(image):
    """
    对灰度图像进行取反
    :param image: 灰度图像
    :return: 取反后的图像
    """
    height, width = image.shape
    inverse_image = 255 - image
    return inverse_image

上述代码中，image参数是一个灰度图像，其表示方式是一个二维的NumPy数组，数组的大小为(height, width)。函数通过对每个像素的亮度值执行取反操作，得到了一个新的灰度图像inverse_image。新图像的大小和原图像一样，每个像素的亮度值与原图像相应像素的亮度值相减并取绝对值。

示例

下面是一个使用上述函数的示例，通过对一张灰度图像进行取反，展示取反操作的效果。

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取灰度图像
image = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 取反
inverse_image = inverse_grayscale(image)

# 显示原图像和取反后的图像
fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))
axes[0].imshow(image, cmap='gray')
axes[0].set_title('Original Image')
axes[1].imshow(inverse_image, cmap='gray')
axes[1].set_title('Inverse Image')
plt.show()

上述代码首先使用OpenCV库的imread函数读取一张灰度图像，然后调用上述定义的inverse_grayscale函数对图像进行取反操作。最后，使用Matplotlib库将原图像和取反后的图像显示出来。