污水排放标准OpenCV算法
1、图像的基本操作读取、显⽰、存储：通过调⽤OpenCV中的cv2.imread()，cv2.imshow()，cv2.write()分别实现。 2、图像由数组构成，⿊⽩图像就是⼀个单通道的⼆维矩阵，如同⼀个的棋盘（矩阵），棋盘中每个点的数字⼤⼩代表着图像像素灰度的⾼低，通过像素的差异形成素描般的⿊⽩图像；⽽彩⾊图像则是由三个通道组合⽽成的⼀个三维矩阵。彩⾊图像可以通过 b，g，r=cv2.split(image)实现分离，或者通过数组切分实现通道分离b，g，r=image[:,:,0],image[:,:,1],image[:,:,2]；对三个通道的图像合成彩⾊图像可以调⽤([b,g,r])实现通道合并。
栓塞数字图像处理的本质就是操作灰度矩阵。在OpenCV中实现将彩⾊像素转化为灰度像素的公式：
3、图像的⼏何变换，完成⼀章图像的⼏何变换需要两个独⽴的算法，⾸先，需要有⼀个实现空间坐标变
换，⽤它描述每个像素如何从初始位置移动到终⽌位置；其次，还需要⼀个插值算法完成输出图像的每个像素的灰度值。
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平移公式：
tx>0表⽰沿x轴正⽅形移动，反之负⽅向移动。
缩放公式：
sx>1⽔平⽅向上放⼤，反之缩⼩；同理sy>1垂直⽅向放⼤，反之缩⼩。
旋转公式：
α>0，顺时针旋转；反之，逆时针旋转。通过调⽤ate()实现。
通过平移、缩放、旋转实现图像的空间坐标变换，统称仿射变换。
插值算法：变换后像素的灰度值等于距它最近的输⼊像素的灰度值
最近邻插值：（i，j）在第⼀象限的四个相邻整数坐标为（[i],[j]），（[i]+1,[j]），（[i],[j]+1），（[i]+1,[j]+1），其他象限类推，从⽽到最接近的⼀个整数坐标代替。例如：（2.3,4.7）的四个相邻整数坐标分别为（2,4）（3,4），（2,5），（3,5）离他最近的整数坐标为（2,5）。
双线性插值：变换后的像素f(i+u,j+v)由原图像中坐标为所对应的周围四个像素的值决定。
其中，u=|i-[i]|,v=|j-[j]|,（i，j）与其相邻整数坐标的⽔平垂直距离。
在OpenCV中通过调⽤AffineTransform()函数实现仿射变换的矩阵运算，通过cv2.warpAffine()函数实现图像仿射变换。投影变换矩阵计算， PerspectiveTransform()函数实现，通过cv2.warpPerspective()函数实现投影变换功能。
4、对⽐增强，主要解决由图像的灰度级范围较⼩造成的对⽐度较低的问题，⽬的就是将输出图像的灰度级放⼤到指定的程度，使得图像中的细节看起来更加清晰。常⽤的有线性变换、直⽅图正规化、伽马变换、全局直⽅图均匀化等。
线性变换：
pc-cillin其中r，c⼩于图像的⾼和宽且⼤于等于0，0<=I(r,c)<=255；当a>1，输出图像的对⽐度增⼤，0<a<1输出图像的对⽐度减⼩；当
b>0，亮度增加，反之亮度减⼩。
分段线性变换是对不同像素范围内的值进⾏不同的线性变换，即把0<=I(r,c)<=255分成多段⽤多个对应实现线性变换。
主要程序实现：
毛霉菌
a=2
b=20
imageout=float(a)*imagein+b
imageout[imageout]=255
und(imageout)
imageout=imageout.astype(np.uint8)
吕氏春秋下贤直⽅图正规化：
其中Imax,Imin分别为图像灰度级的最⼤值和最⼩值，Omax,Omin为输出图像灰度级的最⼤值和最⼩值，I(r,c)为输⼊图像。
在OpenCV中直⽅图正规化可以直接调⽤alize()实现。
伽马变换：,0<γ<1时增强图像对⽐度，γ>1时降低图像对⽐度。
gama的取值为0-1或者⼤于1
imageout=np.power(imagein,gama)
全局直⽅图均衡化：
histI(k)代表灰度值等于k的像素点个数，其中k∈[0,255]。
全局直⽅图均衡化步骤：⾸先计算图像的灰度直⽅图；计算灰度直⽅图的累加直⽅图；根据累加直⽅图和直⽅图均衡化原理得到输⼊灰度级和输出灰度级之间的映射关系；最后根据第三步得到的灰度级映射关系，循环得到输出图像的每⼀个像素的灰度级。
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