灰度图的非线性对数变换，其中c为尺度比较常数，可以通过改变c来得到不同的图形效果。
代码如下：
import cv2 as cvimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 非线性对数变换# 传入参数 img_gray为灰度图，c为尺度比较常数def nonlinear_logarithm_transform(img_gray, c):result = c * np.log(1.0 + img_gray)# uint8是专门用于存储各种图像的(包括RGB,灰度图像等),范围是从0–255# 这里要转换成unit8，否则会报错result = np.uint8(result)return result# 绘制对数图像def nonlinear_logarithm_function(c):x = np.arange(0, 255)y = c * np.log(1.0 + x)plt.title("nonlinear_logarithm")# # 设置x轴的作图范围# plt.xlim(0, 255)# # 设置y轴的作图范围# plt.ylim(0, 255)# 表达的是x轴的刻度内容的范围plt.xticks((0, 255))# 表达的是y轴的刻度内容的范围plt.yticks((0, 255))plt.text(125, 1560, 'c='+str(c))plt.plot(x, y)plt.show()if __name__ == '__main__':img = cv.imread("./image/fengjing.jpg")img_gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)# 此阈值可以改变，c叫做尺度比较常数# 通过调整c，可以改变图像c = 300res = nonlinear_logarithm_transform(img_gray, c)nonlinear_logarithm_function(c)cv.imshow("Origin", img_gray)cv.imshow("nonlinear_logarithm_transform", res)cv.waitKey(0)cv.destroyAllWindows()
运行结果：
图像的效果有了明显变化
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