图偏度检测 - Python

简介

图偏度是指图像中像素强度分布的不均衡性。当一个图像的峰值集中在图像亮度的某个特定部分时，就会发生偏度。通过检测图像的偏度，我们可以获得更好的图像质量。

本文将介绍如何使用Python检测图像的偏度。

安装

我们需要安装opencv-python库和numpy库

pip install opencv-python
pip install numpy

加载图像

首先，我们需要加载要检测偏度的图像。使用OpenCV可以轻松完成。

import cv2

image = cv2.imread('test.jpg')

计算偏度

要计算图像的偏度，我们需要使用numpy库。numpy库中有一个函数skew()可以计算偏度。

import numpy as np

gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
skew = np.mean(gray) - np.median(gray)
print(skew)

注：np.mean(gray)表示求灰度图像gray的平均值，np.median(gray)表示求灰度图像gray的中位数，图像的偏度就是平均值减去中位数。

结论

偏度的计算结果会告诉我们图像的分布情况。偏度为0表示分布完全均匀。如果偏度是正的，则表示分布向右侧偏。如果偏度是负的，则表示分布向左侧偏。

通过检测图像偏度，我们可以优化图像处理、增强图像对比度等。

完整代码如下：

import cv2
import numpy as np

image = cv2.imread('test.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
skew = np.mean(gray) - np.median(gray)

if skew > 0:
    print("图像分布向右侧偏")
elif skew < 0:
    print("图像分布向左侧偏")
else:
    print("图像分布完全均匀")

参考文献：

[1] https://docs.opencv.org/2.4/modules/core/doc/operations_on_arrays.html#cv2.mean

[2] https://docs.opencv.org/master/dc/dd3/tutorial_gausian_median_blur_bilateral_filter.html

[3] https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.median.html

[4] https://en.wikipedia.org/wiki/Skewness