グレースケール画像 各画素から輝度値の取得 またCからpythonへの移植

Question

前提・実現したいこと

python opencv　初心者です。
画像のガンマ補正をしたいです。
画像の各画素ごとに輝度値を読み取り、その輝度値を基にしてガンマ補正をかけることで、画像全体において輝度を一定とした画像を出力するプログラムを作りたいのですが、どのようにして画素ごとの輝度値を読み取ればいいのかがわからず困っています。

画像の輝度値は0～1.0の範囲で正規化します。
入力値(画像の輝度値)V、ガンマ補正を行い、結果V'とすると、V'=V^g

ぼかした画像の輝度値bに対して補正後の数値を0.5として、0.5=b^g
g=log0.5/logb
となるのですが、このbを画像から取得する方法が分かりません。

同じようなプログラムをC++で書かれたものを参考に作っていますが、C++はほとんど触ったことがなく、読むこともあまりできません。
参考プログラムも掲載しておきます。

ご教授いただけると幸いです。
宜しくお願い致します。

(前回の質問内容の続きですので、こちらを見ていただけると流れが分かりやすいか思います。宜しくお願い致します。
前回の質問)

該当のソースコード

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

img = cv2.imread('resize_img09940.jpg',0)
img_blur = cv2.GaussianBlur(img,(3,3),0)

height = img_blur.shape[0]
width = img_blur.shape[1]

for x in range(height):
    for y in range(width):

参考プログラム

cv::Mat Correction( const cv::Mat &Src, int KernelSizeFactor=6 )
{
    cv::Mat Blurred;
    {
        int s = ( std::min( Src.rows, Src.cols ) / KernelSizeFactor ) | 0x01;
        cv::GaussianBlur( Src, Blurred, cv::Size(s,s), 0 );
    }

    cv::Mat Result = cv::Mat( Src.rows, Src.cols, CV_8UC1 );
    for( int y=0; y<Src.rows; ++y )
    {
        const unsigned char *pS = Src.ptr<unsigned char>(y);
        const unsigned char *pB = Blurred.ptr<unsigned char>(y);
        unsigned char *pR = Result.ptr<unsigned char>(y);
        for( int x=0; x<Src.cols; ++x, ++pS,++pB,++pR )
        {
            double b = std::max<unsigned char>( 1, *pB ) / 255.0;
            double g = log(0.5) / log(b);
            *pR = cvRound( 255.0 * pow(*pS / 255.0, g) );
        }
    }
    return Result;

Comments

[jbpb0]

ここ見てください
https://peaceandhilightandpython.hatenablog.com/entry/2016/01/03/151320

[gomsis]

ありがとうございます。
見させていただいたのですが、今回グレースケールの輝度値を知りたく、numpyのメソッドで取得する場合、img.item()の()内はどのように定義すればいのでしょうか？

[jbpb0]

img[10, 20]
img_blur[10, 20]
とかで取得できませんか？
紹介したWebページの、一番最初に書いてあるやり方

お書きになったコードに合わせたら
img_blur[y, x]

img_blur.item(y, x)

[jbpb0]

> 私の前回の質問を見ていただけると

リンク付けてください

[gomsis]

img[]にすると取得ができました。ありがとうございます！

numpyでの取得もどうやらprint構文がまちがっていたようで取得ができました。

リンク追加させていただきました。宜しくお願い致します。

Answer 1

img = cv2.imread('resize_img09943.jpg',0)
img_blur = cv2.GaussianBlur(img,(499,499),0)

height = img_blur.shape[0]
width = img_blur.shape[1]

for x in range(height):
    for y in range(width):
        b = img.item(x,y)/255.0
        g = math.log(0.5)/math.log(b)
        img_blur[x,y] = 255.0*pow(img_blur[x,y]/255.0,g)

このプログラムで実装できました。