目錄

• • • • 灰度級分層

灰度級分層

• 二值圖像

• 將感興趣范圍內的所有灰顯示為一個值（白色），而將其它灰度值顯示為另一個值（黑色）

• 其他灰度級不變

• 使期望的灰度范圍變量（或變暗），但保持圖像中的其它灰度級不變

x = np.arange(0, 256) y_1 = np.where(x, x >= 100, 0) y_1 = np.where(y_1, x < 200, 0) * 150a = 70 b = 150 y_2 = np.zeros_like(x) for i in range(len(x)):if a <= x[i] <= b:y_2[i] = 220else:y_2[i] = x[i]plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.subplot(121), plt.plot(x, y_1), plt.ylim([-1, 255]), plt.xlim([0, 255]) plt.subplot(122), plt.plot(x, y_2), plt.ylim([1, 255]), plt.xlim([0, 255]) plt.show()

# 灰度分層 img = cv2.imread('DIP_Figures/DIP3E_Original_Images_CH03/Fig0312(a)(kidney).tif')a = 155# binary image img_transform = img.copy() img_transform[img_transform < a] = 0 img_transform[img_transform >= a] = 255# grayscale image img_transform_2 = img.copy() img_transform_2[img_transform_2 < a] = 0.plt.figure(figsize=(18, 15)) plt.subplot(1, 3, 1), plt.imshow(img, cmap='gray'), plt.title('Original') plt.subplot(1, 3, 2), plt.imshow(img_transform, cmap='gray'), plt.title(f'Binary Image') plt.subplot(1, 3, 3), plt.imshow(img_transform_2, cmap='gray'), plt.title(f'Grayscale Image') plt.tight_layout() plt.show()

總結

以上是生活随笔為你收集整理的第3章 Python 数字图像处理(DIP) - 灰度变换与空间滤波5 - 分段线性变换 - 灰度级分层的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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