#1 楼
这是一个有关如何使用Python，Numpy和Matplotlib进行此操作的示例。右边的图像已被平均（逐行），而左边的图像是原始图像。
编辑：正如@Nathan Reed所建议的那样，当行平均为0时，我避免了翻转颜色。现在，平均行为0的行的值为0.5（128）。先前遇到的暗图像是由于缩放导致的值大于1（255），在matplotlib的图像渲染器中表示为白色。我通过将任何像素的最大值设置为1来解决此问题。
import numpy as np
from matplotlib import image as mpimg
from matplotlib import pyplot as plt
def rgb2gray(rgb):
return np.dot( rgb[...,:3], [0.299, 0.587, 0.144] )
imgPath = "C:/myImg.jpg"
im = mpimg.imread( imgPath )
gs = rgb2gray( im )
averaged = gs.copy()
for row in averaged:
rowAvg = sum( row ) / len( row )
if rowAvg == 0:
row = 0.5
else:
# Scale each row by ratio between 128 and current row avg
row *= 0.5 / rowAvg
# Make sure that no pixel has a higher value than 1
if rowAvg > 0: row[row>1] = 1
plt.subplot( 1, 2, 1 ), plt.imshow( gs, 'gray' )
plt.subplot( 1, 2, 2 ), plt.imshow( averaged, 'gray' )
plt.show()
这里是另一个带有简单渐变图像的测试（原始图像为左）：
评论
$ \ begingroup $
第一个图像对看起来有些问题...结果大部分是全黑的，这似乎不正确。另外，最好将其除以零，这样输入中全黑的行就不会翻转。在这种情况下，也许只用所有128替换行？
$ \ endgroup $
–内森·里德（Nathan Reed）
2015年12月24日在21:30
$ \ begingroup $
第一张和第二张img的算法相同。会检查一下，对于翻转有意义，谢谢。
$ \ endgroup $
–TLousky
15年12月24日在22:20
$ \ begingroup $
乍看之下，上述解决方案似乎是正确的，但是如果用户输入输出图像作为输入，那么它将显示失真的输出。该解决方案应该是自适应的，并了解何时不执行计算，因为第一个输入的输出就是解决方案，因此当再次输入输出时，应该看不到任何变化。
$ \ endgroup $
– Sandiip
16年1月1日在7:45
$ \ begingroup $
@SandeepNeupane很有道理，尽管这不是问题作者所要的。我相信这个答案可以作为更自适应，更完整解决方案的基础。
$ \ endgroup $
–TLousky
16年1月1日在18:16
评论
您是否要针对具有特定编程语言/库的解决方案？解决方案可以是任何语言....更重要的是算法