pythonで階調を細分化したい
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画素値がmin_valueからmax_valueまでの値であれば256階調にできる物を作ってみました．
例
import numpy as np
min_value = 10
max_value = 100
def gradation(x, x_min, x_max, level = 256):
ret = np.clip(x, x_min, x_max)
ret = (ret - x_min) / (x_max - x_min)
return np.ceil(ret * (level - 1))
x = [10, 15, 20, 30, 55, 100]
print(gradation(x, min_value, max_value))
出力
[ 0. 15. 29. 57. 128. 255.]
扱うデータxがこの画素値の範囲を超えないのであれば最初のnp.clip()の手続きは不要です．念のために入れたまでですが参考になれば幸いです．
ちなみにmatplotlibなどの画像表示をしてくれるライブラリではこのような書き方をしなくても画像表示の際にデータを自動で諧調処理してくれたのちに表示してくれます．
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@j0083
Questioner
返答ありがとうございます！！！まさに知りたかったプログラムです！！！- 質問がクローズになった後で申し訳ないのですが，どうやら
切り上げnp.ceil()
よりも
四捨五入np.round()
の方が良さそうですので，訂正の連絡までにこちらも参考になれば幸いです．
グレースケールにしたり、ということでしょうか。
以下でどうでしょう？
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@j0083
Questioner
返答ありがとうございます。説明不足で申し訳ございません。グレースケール処理をした画像をさらにある範囲を256階調に細分化したいと思っています．
グレイスケール処理をした画像を256階調の範囲で2値化処理したいのでしょうか？
cv2.threshold(gray,0,255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)の第３引数を変えると処理ができます。
test.py
import cv2
def main():
image=cv2.imread("xxxx.png")
#gray=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_RGB2GRAY)
ret,thresh = cv2.threshold(image,0,255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)
cv2.imshow("gray1",thresh)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
if __name__=="__main__":
main()
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