【原】Python+opencv 图像处理（五）

    灰度反转

“你说的黑是什么黑......”有一首歌的歌词是这样的。

在图像中，黑是什么？

很简单，就是0嘛。

因为在数字图像里，用0表示黑。

那么，“你说的白是什么白？”

在256灰度级的灰度图像中，白就是255。

所谓的灰度反转，也叫反色变换，就是把黑变成白，白变成黑。

那黑和白之间的那些灰度如何反转呢，用255-灰度值就行了。

专业一点，用表达式表示为：

g(x,y)=L-1-f(x,y)

L为图像的灰度级，一般的灰度图像中，L=256.

g(x,y)为结果图像，f(x,y)为原图像。

1、灰度图像反色变换

如下图，左边的黑色字母T，背景色为白色，转换后，变成了白色的字母T，背景色变成了黑色。

其代码如下：

import cv2

img = cv2.imread('E:/image/T.png',0)

dst=255-img

cv2.imshow("img",img)

cv2.imshow("dst",dst)

是不是so easy?

那是不是所谓的反色变换都有如此明显的结果?

来看看lena美女的反色变换结果：

仔细区分，还是能发现，黑变成了白（如头发，眼睛），白变成了黑（如帽沿，肩膀）。但黑和白之间的那些灰度，也都是用255减去了它本身的灰度值，我只能看出来有变化，变化是从这种灰这成了那种灰，反正我的视觉没有经过训练，分不太出来，哪个像素到底灰度值是多少。

2、彩色图像反色变换

对于彩色图像来说，反色变换就是将图像中的R、G、B分量反转，专业一点地用表达式来写即是：

如下图所示，还是用lena美女图来示意。

结果图像好像有点玄幻，但你要相信，反色过来就是这样的。RGB三基色的相加或相减混色，出来的效果就是这样啦。

其代码如下：

import cv2

img = cv2.imread('E:/image/le.jpg')

b,g,r=cv2.split(img)

r=255-r

g=255-g

b=255-b

dst=cv2.merge([b,g,r])

cv2.imshow("img",img)

cv2.imshow("dst",dst)

代码也不复杂，即我们前面所介绍过的拆分与合并，对各个通道进行反色变换，再合并回来就行。

写代码的时候，因为三个通道的操作是一样的，也可以把上述代码简写为：

import cv2

img = cv2.imread('E:/image/le.jpg')

dst=255-img

cv2.imshow("img",img)

cv2.imshow("dst",dst)

两段代码的运行结果是一样一样的哟。 

查看Python+opencv图像处理历史记录。

张熹熹，公众号：python 图像处理python+opencv图像处理历史记录