Python 数字图像处理

将图像显示出来（用imshow）。尝试修改颜色的值，再将图像显示出来，观察图像颜色的变化。

2.    图像灰度变换处理在图像增强的作用

读入不同情况的图像，请自己编程和调用Python中的函数用常用灰度变换函数对输入图像进行灰度变换，比较相应的处理效果。

3.    绘制图像灰度直方图的方法，对图像进行均衡化处理请自己编程和调用函数完成如下实验。

1)    显示图像及灰度直方图，可以发现其灰度值集中在一段区域，用函数将它的灰度值调整到[0，1]之间，并观察调整后的图像与原图像的差别，调整后的灰度直方图与原灰度直方图的区别。

2)    对选中的图片进行直方图均衡化处理，试比较与原图的异同。

3)    对选中的图片进行如图所示的分段线形变换处理，试比较与直方图均衡化处理的异同。

图1.1  分段线性变换函数

import cv2

src = cv2.imread(,0)

print(src.shape)

cv2.imshow("src",src)

cv2.waitKey(0)

文件读取和信息显示：

（2）反色

Img =255-src

（3）灰度图像的转化

2.直方图均衡化

import cv2

img = cv2.imread( ,0)

dst2 = cv2.equalizeHist(img)  #直方图均衡化

cv2.imshow("img",img)

cv2.imshow("equalizeHist",dst2)

print (img.shape)

cv2.waitKey(0)

3.图像处理帧差法，视频异常事件检测

import cv2

cap = cv2.VideoCapture('D:\\\jiankong.avi')

ret, frame = cap.read()

prevframe = frame    #第一帧

while True:

    ret, frame = cap.read()

    nextframe = frame

    if ret:

        diff = cv2.absdiff(prevframe,nextframe)

        cv2.imshow('video', diff)

        prevframe = nextframe   #帧差法 背景变化

        k = cv2.waitKey(30) & 0xff

        if k == 27:

            break

    else:

        break

cv2.destroyAllWindows()

cap.release()

用下一帧的图减去上一幅图，适合背景不动的场景，适用于森林火灾检测等。