Python OpenCV 指数拉伸图像增强 - 灰度值范围[20-50]

以下是使用 Python OpenCV 库读取一幅图像文件并实现指数拉伸算法的示例代码，对灰度值在[20-50]范围内的像素进行拉伸，以增强图像细节：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像文件
img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 设定指数拉伸变换函数
def exp_transform(x, c):
    return np.power(x, c)

# 对灰度值在[20-50]范围内的像素进行指数拉伸
a, b = 20, 50
c = 1.5
mask = np.logical_and(img >= a, img <= b)
img[mask] = np.uint8(255 * (exp_transform(img[mask]/255.0, c)))

# 显示增强后的图像
cv2.imshow('Enhanced Image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在以上代码中，首先使用cv2.imread()函数读取一幅图像文件，并使用cv2.IMREAD_GRAYSCALE参数将其转换为灰度图像。接着，定义了指数拉伸变换函数exp_transform()，其中x表示输入的像素值，c为指数拉伸的参数。然后，使用numpy的logical_and()函数生成一个掩膜，用于提取灰度值在[20-50]范围内的像素。最后，将这些像素的灰度值进行指数拉伸，并显示增强后的图像。