numpy 开发语言 图像处理 图像线性拉伸Python使用公式

1.框架构建

①先导入图像；

②把图像转为矩阵形式储存；

③然后通过函数调用，拿到图像灰度的最大和最小值；

④对图像进行处理，使用公式：

⑤把拉伸之后的矩阵转换为图像；

⑥显示原图和拉伸之后的图像。

2.调用的第三方库

本次图像线性拉伸的实践通过调用numpy、matplotlib、PIL（Python Image Library 的简称）。

①Numpy 是 Python 的一个第三方库，就是 Numerical Python 的意思。这是一个科学计算的的核心库，有着强大的多维数组对象。

Numpy 数组是一个功能强大的 N 维数组对象，它以行和列的形式存在，我们可以通过 Python 列表来初始化 Numpy 数组并访问其元素。

②PIL 库中提供了诸多用来处理图片的模块，可以对图片做类似于 PS（Photoshop） 的编辑。比如：改变图像大小、旋转图像、图像格式转换，转换颜色通道，图像增强，直方图处理，插值和滤波等等。

③Pyplot 是 Matplotlib 的子库，提供了和 MATLAB 类似的绘图 API。

Pyplot 是常用的绘图模块，能很方便让用户绘制 2D 图表。

Pyplot 包含一系列绘图函数的相关函数，每个函数会对当前的图像进行一些修改，例如：给图像加上标记，生新的图像，在图像中产生新的绘图区域等等。使用的时候，我们可以使用 import 导入 pyplot 库，并设置一个别名 plt：import matplotlib.pyplot as plt

这样我们就可以使用 plt 来引用 Pyplot 包的方法。

3.编写程序

调用numpy、matplotlib、PIL库进行实践：

from PIL import Image  

import numpy as np  

import matplotlib.pyplot as plt  

plt（matplotlib.pyplot）使用rc配置文件来自定义图形的各种默认属性，称之为“rc配置”或“rc参数”。

通过rc参数可以修改默认的属性，包括窗体大小、每英寸的点数、线条宽度、颜色、样式、坐标轴、坐标和网络属性、文本、字体等。rc参数存储在字典变量中，通过字典的方式进行访问。

用来正常显示中文标签 ，显示负号，设置分辨率 ：

plt.rcParams[

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