#!usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 _*-
"""
@author:Sui yue
@describe: 灰度直方图，描述每个灰度级在图像矩阵中的像素个数或者占有率
@time: 2019/09/15
"""

import sys
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#对于8位图，图像的灰度级范围式0~255之间的整数，通过定义函数来计算直方图
def calcGrayHist(image):
 #灰度图像矩阵的高、宽
 rows, cols = image.shape
 #存储灰度直方图
 grayHist=np.zeros([256],np.uint64)
 for r in range(rows):
  for c in range(cols):
   grayHist[image[r][c]] +=1
 return grayHist
#主函数
if __name__=="__main__":
 #第一个参数式图片地址，你只需放上你的图片就可
 image = cv2.imread('../images/test3.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
 cv2.imshow("image", image)
 print("Usge:python histogram.py imageFile")
 #计算灰度直方图
 grayHist=calcGrayHist(image)
 #画出灰度直方图
 x_range=range(256)
 plt.plot(x_range,grayHist,'r',linewidth=2,c='black')
 #设置坐标轴的范围
 y_maxValue=np.max(grayHist)
 plt.axis([0,255,0,y_maxValue])
 plt.ylabel('gray level')
 plt.ylabel("number or pixels")
 # 显示灰度直方图
 plt.show()
 cv2.waitKeyEx(0)

#!usr/bin/env python3
#-*- coding:utf-8 -*-
#--------------------------
"""
@author:Sui yue
@describe: 对比增强，线性变换
@time: 2019/09/15 14:21:44
"""
import sys
import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
#主函数

def calcGrayHist(image):
 #灰度图像矩阵的高、宽
 rows, cols = image.shape
 #存储灰度直方图
 grayHist=np.zeros([256],np.uint64)
 for r in range(rows):
  for c in range(cols):
   grayHist[image[r][c]] +=1
   # 显示灰度直方图
 # 画出灰度直方图
 x_range = range(256)
 plt.plot(x_range, grayHist, 'r', linewidth=2, c='black')
 # 设置坐标轴的范围
 y_maxValue = np.max(grayHist)
 plt.axis([0, 255, 0, y_maxValue])
 plt.ylabel('gray level')
 plt.ylabel("number or pixels")
 # 显示灰度直方图
 plt.show()

if __name__=="__main__":
 # 读图像
 I = cv2.imread('../images/test3.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
 #线性变换
 a=3
 O=float(a)*I
 #进行数据截断，大于255 的值要截断为255
 O[0>255]=255
 #数据类型转换
 O=np.round(O)
 #uint8类型
 O=O.astype(np.uint8)
 #显示原图和线性变换后的效果
 cv2.imshow("I",I)
 cv2.imshow("O",O)
 calcGrayHist(I)
 calcGrayHist(O)
 cv2.waitKey(0)
 cv2.destroyAllWindows()

#!usr/bin/env python3
#-*- coding:utf-8 -*-
#--------------------------
"""
@author:Sui yue
@describe: 直方图正规化
@time: 2019/09/18 21:17:22
"""

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import sys

def calcGrayHist(image):
 #灰度图像矩阵的高、宽
 rows, cols = image.shape
 #存储灰度直方图
 grayHist=np.zeros([256],np.uint64)
 for r in range(rows):
  for c in range(cols):
   grayHist[image[r][c]] +=1
   # 显示灰度直方图
 # 画出灰度直方图
 x_range = range(256)
 plt.plot(x_range, grayHist, 'r', linewidth=2, c='black')
 # 设置坐标轴的范围
 y_maxValue = np.max(grayHist)
 plt.axis([0, 255, 0, y_maxValue])
 plt.ylabel('gray level')
 plt.ylabel("number or pixels")
 # 显示灰度直方图
 plt.show()
#主函数
if __name__ == '__main__':
 #读入图像
 I = cv2.imread('../images/test3.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
 #求I的最大值，最小值
 Imax=np.max(I)
 Imin=np.min(I)
 #要输出的最小灰度级和最大灰度级
 Omax,Omin=255,0
 #计算a和b的值 ,测试出*4 能看到人脸
 a=float(Omax-Omin)/(Imax-Imin)
 b=Omin-a*Imin
 #矩阵的线性变换
 O=a*I+b
 #数据类型转换
 O=O.astype(np.uint8)
 #显示原图和直方图正规化的效果
 cv2.imshow("I",I)
 cv2.imshow("O",O)
 calcGrayHist(O)
 cv2.waitKey(0)
 cv2.destroyAllWindows()

#!usr/bin/env python3
#-*- coding:utf-8 -*-
#--------------------------
"""
@author:Sui yue
@describe: 对比增强 伽马变换
@time: 2019/09/18 22:22:51
"""
import cv2
import numpy as np
import sys
#主函数
if __name__ == '__main__':
  I = cv2.imread('../images/test3.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
  #图像归一化
  fI=I/255.0
  #伽马变换
  gamma=0.3
  O=np.power(fI,gamma)
  #显示原图和伽马变换
  cv2.imshow("I",I)
  cv2.imshow("O",O)
  cv2.waitKey()
  cv2.destroyAllWindows()