使用Python和OpenCV进行图像负变换

---

图像亮度反转后的图像称为负片图像，其中图像的亮部显示为暗色，暗部显示为亮色。彩色图像（RGB图像）的负变换将反转，红色区域显示为青色，绿色区域显示为品红，蓝色区域显示为黄色。

在医学影像、遥感和其他一些应用中，负变换被广泛使用。它也有助于找到图像较暗区域的细节。

负变换函数为：

众所周知，8位图像的最大强度值为255，因此我们需要从每个像素中减去255（最大强度值）以生成负片图像。

s = T(r) = L – 1 – r

在本文中，我们将学习使用OpenCV Python以不同方式获得图像的负变换。

使用cv2.bitwise_not()函数

该函数计算输入数组的按位反转。以下是not()函数的语法：

cv2.bitwise_not(src[, dst[, mask]])

参数

• src：输入图像数组。

• dst：与输入数组大小和类型相同的输出数组（可选）。

• mask：可选参数。

示例

在这个例子中，我们将反转图像数组的每个值以获得负片图像。

import cv2
 
# Load the image
img = cv2.imread('Images/Fruits.jpg')
 
# Invert the image using cv2.bitwise_not
img_neg = cv2.bitwise_not(img)
 
# Show the image
cv2.imshow('negative',img_neg)
cv2.waitKey(0)

输入图像

输出图像

使用减法

在这种方法中，我们使用两个for循环（基于图像尺寸）遍历像素，并从每个像素的最大像素值（255）中减去红色、绿色和蓝色的值。

示例

让我们实现一个不使用任何函数的彩色图像负变换。

import cv2
 
# Load the image
img = cv2.imread('Images/Fruits.jpg', cv2.COLOR_BGR2RGB)

height, width, _ = img.shape
  
for i in range(0, height - 1):
   for j in range(0, width - 1):
      # each pixel has RGB channle data 
      pixel = img[i, j]
      
      # red
      pixel[0] = 255 - pixel[0]
      
      # green
      pixel[1] = 255 - pixel[1]
      
      # blue
      pixel[2] = 255 - pixel[2]
      
      # Store new values in the pixel
      img[i, j] = pixel
        
# Display the negative transformed image
cv2.imshow('negative image', img)
cv2.waitKey(0)

输出图像

我们已成功将彩色图像转换为负片。最初，我们使用for循环迭代了图像数组的所有值（像素数据），然后从最大像素值（255）中减去每个像素值以获得负变换图像。

示例

在这里，我们将直接对最大强度值和图像数组之间应用减法运算，而不是循环遍历每个像素。

import numpy as np
import cv2

img = cv2.imread('Images/Fruits.jpg')

# Subtract the img array values from max value(calculated from dtype)
img_neg = 255 - img

# Show the negative image
cv2.imshow('negative',img_neg)
cv2.waitKey(0)

输出

对于灰度图像

对于灰度图像，在负变换中，图像的亮部显示为暗色，暗部显示为亮色。

示例

在这个例子中，我们将以灰度模式读取图像以生成其负片。

import cv2
 
# Load the image
gray = cv2.imread('Images/Fruits.jpg', 0)
 
cv2.imshow('Gray image:', gray)

# Invert the image using cv2.bitwise_not
gray_neg = cv2.bitwise_not(gray)
 
# Show the image
cv2.imshow('negative',gray_neg)
cv2.waitKey(0)

输入图像

输出图像

我们已经学习了使用OpenCV Python获得图像负变换的不同方法。