伽马校正

最近在用 OpenCV 识别棋盘棋子，基本的思路是这样的：先转灰度，再做高斯模糊和二值化，此时棋盘格上有的有棋子，有的无棋子；通过迭代腐蚀，消去棋子，再迭代膨胀回来，就得到了一个纯净的棋盘；识别棋盘，标定位置，对原图做透视变换、仿射变换，得到矩形棋盘；利用霍夫圆形检测或轮廓检测取得棋子；借助于机器学习识别棋子，最终得到对弈局面。 实践中发现，光线的强弱、方向对于识别率影响很大，因此打算再增加高光消除、阴影补偿两项。高光消除尝试了很多算法，效果都不是很理想，倒是阴影补偿，使用伽马校正很轻松就搞定了。什么是伽马校正呢？就是提升图像的暗部细节。这与加曝处理是不一样的，加曝一般不区分图像的暗部和亮部。 奇怪的是，我在网上搜到的伽马校正函数看起来都很复杂，即便是 python 写的，也都得十几行甚至几十行，可我写的伽马校正函数只有一行。为什么会这样呢？是我理解的不对吗？欢迎各位大佬就伽马校正问题留言讨论。 import cv2 import numpy as np def gamma_adjust ( im , gamma = 1.0 ) : """伽马矫正""" return ( np . power ( im . astype ( np . float32 ) / 255 , 1 / gamma ) * 255 ) . astype ( np . uint8 ) 下图是原始灰度棋盘