Python中的2%线性拉伸介绍了一种利用Python编程语言进行图像处理的技术，通过调整图像中最低和最高2%亮度值来增强图片对比度。这种方法简单却有效，适用于多种数据可视化场景。
核心要点如下：
本方法专门针对遥感数据处理使用了Gdal库。如果处理的是普通图片，则可以采用cv2.imread()函数进行读取，并且不需要gdal。
- 使用np.percentile()函数。
- 使用np.clip()函数。
- 利用cv2.split()函数将图像拆分为不同的通道。
- 通过cv2.merge()函数合并不同通道的图像数据。
- 关于gdal库的具体使用方法在文中有所提及，但未提供详尽指南。
该代码适用于ipython环境。如果要在其他编辑器中运行，则需要进行一些调整以确保兼容性。
主要处理逻辑封装在名为TwoPercentLinear的函数内：
```python
import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
def TwoPercentLinear(image, max_out=):
```
此处`max_out=`部分可能是一个未完成或错误的部分，实际使用时应根据具体需求补充完整。
5星
