Fourth commit

GammaCorrection.py

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 # @Software: PyCharm
 '''
 gamma矫正公式：
-f(x)=xγ
+f(x)=x^γ
 即输出是输入的幂函数，指数为γ．
 '''
 import matplotlib.pyplot as plt
 import numpy as np
 from PIL import Image
 
+# 文件保存的地址及文件夹
 root = "E:\\桌面\\Python_Picture_Analysis\\data\\"
 
 
-def gammaCorrect(filePath,val):
+# 定义伽马矫正函数
+def gammaCorrect(filePath, val):
+    '''
+
+    :param filePath:  图片路径
+    :param val: 伽马值
+    :return: 图片
+    '''
+
+    # 获取图片
     im = Image.open(filePath)
-    img = np.array(im)
+    img = np.array(im)  # 图片转矩阵
 
-    img1 = np.power(img / float(np.max(img)), 1 / 1.5)
-    img2 = np.power(img / float(np.max(img)), val)
+    # 伽马函数使用
+    img1 = np.power(img / float(np.max(img)), 1 / 1.5)  # gamma值为1/1.5
+    img2 = np.power(img / float(np.max(img)), val)  # 自定义gamma值
 
+    # 多图合并
     plt.subplot(131)
     plt.imshow(img)
-    plt.title("origin")
+    plt.title("origin")  # 展示原图
     plt.subplot(132)
     plt.imshow(img1)
-    plt.title("gammar=1/1.5")
+    plt.title("gammar=1/1.5")  # 展示gamma =1/1.5
     plt.subplot(133)
     plt.imshow(img2)
-    plt.title("user-defined")
+    plt.title("user-defined")  # 展示自定义 gammat Image
     plt.show()
+    # 图片保存
     Image.fromarray(np.uint8(img2)).save(root + 'picture10' + '.jpg')
     return img2
-
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