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图像亮度与对比度的调整，是放在skimage包的exposure模块里面
一 gamma调整
原理：I=Ig
对原图像的像素，进行幂运算，得到新的像素值。公式中的g就是gamma值。
如果gamma>1, 新图像比原图像暗
如果gamma<1,新图像比原图像亮
函数格式为：skimage.exposure.adjust_gamma(image, gamma=1)
gamma参数默认为1，原像不发生变化 。
from skimage import data, exposure, img_as_float
import matplotlib.pyplot as plt
image = img_as_float(data.moon())
gam1= exposure.adjust_gamma(image, 2) #调暗
gam2= exposure.adjust_gamma(image, 0.5) #调亮
plt.figure(‘adjust_gamma‘,figsize=(8,8))
plt.subplot(131)
plt.title(‘origin image‘)
plt.imshow(image,plt.cm.gray)
plt.axis(‘off‘)
plt.subplot(132)
plt.title(‘gamma=2‘)
plt.imshow(gam1,plt.cm.gray)
plt.axis(‘off‘)
plt.subplot(133)
plt.title(‘gamma=0.5‘)
plt.imshow(gam2,plt.cm.gray)
plt.axis(‘off‘)
plt.show()
结果如下图所示：
二 log对数调整
这个刚好和gamma相反
原理：I=log(I)
from skimage import data, exposure, img_as_float
import matplotlib.pyplot as plt
image = img_as_float(data.moon())
log= exposure.adjust_log(image) #对数调整
plt.figure(‘adjust_log‘,figsize=(8,8))
plt.subplot(121)
plt.title(‘origin image‘)
plt.imshow(image,plt.cm.gray)
plt.axis(‘off‘)
plt.subplot(122)
plt.title(‘log‘)
plt.imshow(log,plt.cm.gray)
plt.axis(‘off‘)
plt.show()
结果如下图所示：
三 判断图像对比度是否偏低
函数：is_low_contrast(img)
返回一个bool型值
from skimage import data, exposure
image =data.moon()
result=exposure.is_low_contrast(image)
print(result)
结果如下所示：
False
四 调整强度
函数：skimage.exposure.rescale_intensity(image, in_range=‘image‘, out_range=‘dtype‘)
in_range 表示输入图片的强度范围，默认为‘image‘, 表示用图像的最大/最小像素值作为范围
out_range 表示输出图片的强度范围，默认为‘dype‘, 表示用图像的类型的最大/最小值作为范围
默认情况下，输入图片的[min,max]范围被拉伸到[dtype.min, dtype.max]，如果dtype=uint8, 那么dtype.min=0, dtype.max=255
import numpy as np
from skimage import exposure
image = np.array([51, 102, 153], dtype=np.uint8)
mat=exposure.rescale_intensity(image)
print(mat)
结果为：
[ 0 127 255]
即像素最小值由51变为0，最大值由153变为255，整体进行了拉伸，但是数据类型没有变，还是uint8。前面我们讲过，可以通过img_as_float()函数将unit8类型转换为float型，实际上还有更简单的方法，就是乘以1.0。
import numpy as np
image = np.array([51, 102, 153], dtype=np.uint8)
print(image*1.0)
结果为：[ 51. 102. 153.]
而float类型的范围是[0,1]，因此对float进行rescale_intensity 调整后，范围变为[0,1],而不是[0,255]
import numpy as np
from skimage import exposure
image = np.array([51, 102, 153], dtype=np.uint8)
tmp=image*1.0
mat=exposure.rescale_intensity(tmp)
print(mat)
结果为：[ 0. 0.5 1. ]
如果原始像素值不想被拉伸，只是等比例缩小，就使用in_range参数，如：
import numpy as np
from skimage import exposure
image = np.array([51, 102, 153], dtype=np.uint8)
tmp=image*1.0
mat=exposure.rescale_intensity(tmp,in_range=(0,255))
print(mat)
结果为：[ 0.2 0.4 0.6]，即原像素值除以255。
如果参数in_range的[main,max]范围要比原始像素值的范围[min,max] 大或者小，那就进行裁剪，如：
mat=exposure.rescale_intensity(tmp,in_range=(0,102))
print(mat)
结果为：输出[ 0.5 1. 1. ]，即原像素值除以102，超出1的变为1
如果一个数组里面有负数，现在想调整到正数，就使用out_range参数。如：
import numpy as np
from skimage import exposure
image = np.array([-10, 0, 10], dtype=np.int8)
mat=exposure.rescale_intensity(image, out_range=(0, 127))
print(mat)
结果为：[ 0 63 127]
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原文地址：https://www.cnblogs.com/Terrypython/p/9949399.html
