Python版OpenCVで画像の線形濃度変換、ヒストグラム拡張、コントラスト調整を行い、画像を見やすく変換する方法をソースコード付きで解説します。
線形濃度変換とは
本ページの内容は以下動画で解説しています。
線形濃度変換とは、横軸を入力画像の画素値、縦軸を出力画像の画素値とする線形マッピングです。
GIMPやPhotoshopなどの画像加工ソフトに濃度を変更するツールとして組み込まれています。
線形濃度変換は、画像のコントラストを調整し、人が見やすいように色合いを修正することができます。
線形濃度変換の原理は以下ページで解説しています。
【画像処理】線形濃度変換の原理・計算式
この記事では、画像処理における線形濃度変換の原理や仕組みについてまとめました。
algorithm.joho.info
今回は、上記ページで解説している以下の4つの線形濃度変換をPython版OpenCVで実装する方法を解説します。
変換① 画素値をa倍
変換② コントラストを全体的に明るく・暗く
変換③ コントラストの強弱
変換④ ヒストグラムの拡張（伸張）
サンプルコード(Python3 + OpenCV)
サンプルプログラムのソースコードです。
■入力画像（右）、出力画像（右）
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