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灰度拉伸
output=255/(B-A)*[img_gray-A]
其中，A为最小灰度级，B为最大灰度级
              img_gray为输入图像，output为输出图像

缺点：若图像中最小灰度值=0，最大灰度值=255，则图像不会有什么改变
'''
 
import cv2
import numpy as np

def grey_scale(image):
    img_gray=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_RGB2GRAY)

    rows,cols=img_gray.shape
    flat_gray=img_gray.reshape((cols*rows,)).tolist()
    A=min(flat_gray)
    B=max(flat_gray)
    print("最小灰度值：%d，最大灰度值：%d"%(A,B))
    output=np.uint8(255/(B-A)*(img_gray-A)+0.5)
    return output

input=cv2.imread("test.jpg")
out=grey_scale(input)

cv2.namedWindow(u"in",0)#可以拖动窗口大小
cv2.resizeWindow(u"in", 640, 480)#设置窗口大小
cv2.moveWindow(u"in",1200,500)#设置窗口位置

cv2.namedWindow(u"out",0)#可以拖动窗口大小
cv2.resizeWindow(u"out", 640, 480)#设置窗口大小
cv2.moveWindow(u"out",1200,500)#设置窗口位置

cv2.imshow("in",cv2.cvtColor(input,cv2.COLOR_BGR2GRAY))
cv2.imshow("out",out)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

 

效果：