【图像处理】Python判断一张图像是否亮度过低

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【图像处理】Python判断一张图像是否亮度过低。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

比如:【图像处理】Python判断一张图像是否亮度过低,图像识别,图像处理,python,计算机视觉

直方图:
【图像处理】Python判断一张图像是否亮度过低,图像识别,图像处理,python,计算机视觉
代码:

这段代码是一个用于判断图像亮度是否过暗的函数is_dark,并对输入的图像进行可视化直方图展示。

首先,通过import语句导入了cv2和matplotlib.pyplot模块,用于图像处理和可视化。

is_dark函数的作用是判断输入图像的平均亮度是否低于设定的阈值。函数接受两个参数:image_path表示图像文件的路径,threshold表示亮度阈值,默认为100。函数内部的步骤如下:

使用cv2.imread函数读取图像文件,将图像存储在变量img中。
使用cv2.cvtColor函数将图像转换为灰度图像,存储在变量gray中。
使用cv2.mean函数计算灰度图像的平均亮度,存储在变量average_brightness中。
判断average_brightness是否低于设定的阈值threshold,如果是,则返回True表示图像光线过暗;否则返回False表示图像光线正常。
接下来是测试代码部分:

定义了一个图像文件的路径image_path,这里是一个示例路径,请根据实际情况修改。
调用is_dark函数判断图像光线是否过暗,如果返回True,说明图像光线过暗,输出"图片光线过暗";如果返回False,说明图像光线正常,输出"图片光线正常"。
最后,使用cv2.imread函数再次读取图像文件,将图像存储在变量img中。然后使用plt.hist函数绘制灰度图像的直方图,并通过plt.xlabel和plt.ylabel设置横轴和纵轴的标签。最后使用plt.show显示直方图。这样可以直观地查看图像的亮度分布情况。

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt


def is_dark(image_path, threshold=100):
    # 读取图像
    img = cv2.imread(image_path)

    # 转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 计算灰度图像的平均亮度
    average_brightness = cv2.mean(gray)[0]

    # 判断亮度是否低于阈值
    if average_brightness < threshold:
        return True
    else:
        return False


# 测试代码
image_path = r'E:\facedata\img_data_new\10001normal_face\10001normal_face_0.5893__041430.jpg'
if is_dark(image_path):
    print("图片光线过暗")
else:
    print("图片光线正常")

# 可视化直方图
img = cv2.imread(image_path)
plt.hist(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY).ravel(), bins=256, color='gray')
plt.xlabel('Pixel Value')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()

问题:为什么将阈值设为100,ref是什么?是自己拍脑门的么?
这是一个简单demo,肯定拍脑门啊。这是我清理图片数据用的,实际用的时候把平均数值返回并给到图片前缀,图片按名称排序后方便我清洗那些太暗的图片。

ref: https://blog.csdn.net/x1131230123/article/details/131687592
大佬的blog,前同事的文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-560539.html

到了这里,关于【图像处理】Python判断一张图像是否亮度过低的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • C#使用OpenCv(OpenCVSharp)图像处理实例:亮度、对比度、灰度

    本文实例演示C#语言中如何使用OpenCv(OpenCVSharp)对图像进行亮度、对比度、灰度处理。 目录 亮度和对比度原理 灰度 实例 图像亮度通俗理解便是图像的明暗程度,数字图像 f(x,y) = i(x,y) r(x, y) ,如果灰度值在[0,255]之间,则 f 值越接近0亮度越低,f 值越接近255亮度越

    2024年02月13日
    浏览(76)
  • Opencv C++图像处理:亮度+对比度+饱和度+高光+暖色调+阴影+漫画效果+白平衡+浮雕+羽化+锐化+颗粒感

    更多详细信息请看:OpenCV专栏:翟天保Steven

    2024年02月04日
    浏览(55)
  • 彩色图像处理之彩色图像直方图处理的python实现——数字图像处理

    彩色图像的直方图处理是一种重要的图像处理技术,用于改善图像的视觉效果,增强图像的对比度,或为后续的图像处理任务(如图像分割、特征提取)做准备。彩色图像通常由红色(R)、绿色(G)、蓝色(B)三个颜色通道组成,因此彩色图像的直方图处理相比单色图像更

    2024年01月23日
    浏览(69)
  • Python图像处理【23】分布式图像处理

    Python 已逐渐成为数据分析/处理领域中的主要语言,这得益于 Python 丰富的第三方库,但是,这些库的设计并未在分布式上进行扩展。 Dask 是为了原生地扩展这些 Python 库及其生态系统而开发的,它能够与现有的 Python 生态系统兼容,将其扩展到多核计算机和分布式集群中。

    2024年03月23日
    浏览(51)
  • Python案例分析|使用Python图像处理库Pillow处理图像文件

    本案例通过使用Python图像处理库Pillow,帮助大家进一步了解Python的基本概念:模块、对象、方法和函数的使用 使用Python语言解决实际问题时,往往需要使用由第三方开发的开源Python软件库。 本案例使用图像处理库Pillow中的模块、对象来处理图像:实现读取图像、获取图像信

    2024年02月16日
    浏览(49)
  • Python 使用多种方法对图像进行锐化处理——图像处理

    fun_01() fun_02() fun_03()      

    2024年02月13日
    浏览(84)
  • python数字图像处理基础(四)——图像平滑处理、形态学操作、图像梯度

    让有噪音点(图像上显得突兀的像素点)的图像变得更加自然顺眼 1.均值滤波 blur() 根据核的大小(rowcol),每个像素值就等于以此像素为中心的周围rowcol个像素的平均值。 核大一点,显然越平滑、模糊。 result = cv2.blur(img, (15, 15)) 2.方框滤波 boxFilter() normalize=true的时候,效果同

    2024年01月18日
    浏览(82)
  • 《数字图像处理-OpenCV/Python》连载:形态学图像处理

    本书京东 优惠购书链接 https://item.jd.com/14098452.html 本书CSDN 独家连载专栏 https://blog.csdn.net/youcans/category_12418787.html 形态学图像处理是基于形状的图像处理,基本思想是利用各种形状的结构元进行形态学运算,从图像中提取表达和描绘区域形状的结构信息。形态学运算的数学原

    2024年02月19日
    浏览(81)
  • 【图像处理】使用 Python 进行图像增强

            图像增强技术的深度和复杂性往往在一系列捕获和共享中被忽视。从傅里叶变换到白平衡和直方图处理,各种方法都可以将普通照片转换为引人注目的图像。这篇博文旨在解开这些技术。         我在节日期间拍了一张照片,在夜间庆祝活动中。遗憾的是,图

    2024年02月16日
    浏览(76)
  • python图像处理实战(一)—图像基础

    🚀写在前面🚀 🖊个人主页:https://blog.csdn.net/m0_52051577?type=blog  🎁欢迎各位大佬支持点赞收藏,三连必回!! 🔈本人新开系列专栏—python图像处理 ❀愿每一个骤雨初晴之时,所有的蜻蜓振翅和雨后惊雷,都归你。 目录 一、前言 二、认识图像  三、用到的库  (1)Numpy

    2024年02月09日
    浏览(46)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包