OpenCV—Python 对比度与亮度调整

对比度与亮度调整方法1

对图片对比度和亮度的调整通常经过下面公式计算：
$g(x,y) = a*f(x,y)+b$

• $f(x,y)$ 表明源图像 x行，y列的像素点的c通道的数值
• $g(x,y)$ 表明目标图像x行，y列的像素点的c通道的数值
• $a$ 参数（a>0）表示放大的倍数（通常在0.0~3.0之间）
• $b$ 参数通常称为偏置，用来调节亮度

import cv2 img=cv2.imread('cat.jpg') cv2.imshow('original_img',img) rows,cols,channels=img.shape dst=img.copy() a=0.5 b=80 for i in range(rows): for j in range(cols): for c in range(3): color=img[i,j][c]*a+b if color>255: # 防止像素值越界（0~255） dst[i,j][c]=255 elif color<0: # 防止像素值越界（0~255） dst[i,j][c]=0 cv2.imshow('dst',dst) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() import cv2 img=cv2.imread('cat.jpg') cv2.imshow('original_img',img) rows,cols,channels=img.shape dst=img.copy() a=0.5 b=80 for i in range(rows): for j in range(cols): for c in range(3): color=img[i,j][c]*a+b if color>255: # 防止像素值越界（0~255） dst[i,j][c]=255 elif color<0: # 防止像素值越界（0~255） dst[i,j][c]=0 cv2.imshow('dst',dst) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

对比度与亮度调整方法2

addWeighted函数：计算两个图像阵列的加权和

""" 函数详解： addWeighted(InputArray_src1, double_alpha, InputArray_src2, double_beta, double_gamma, OutputArray_dst, int_dtype=-1 ); """ 一共有七个参数：前4个是两张要合成的图片及它们所占比例， 第5个double gamma起微调做用， 第6个OutputArray dst是合成后的图片， 第7个输出的图片的类型（可选参数，默认-1） """ 函数详解： addWeighted(InputArray_src1, double_alpha, InputArray_src2, double_beta, double_gamma, OutputArray_dst, int_dtype=-1 ); """ 一共有七个参数：前4个是两张要合成的图片及它们所占比例， 第5个double gamma起微调做用， 第6个OutputArray dst是合成后的图片， 第7个输出的图片的类型（可选参数，默认-1）

有公式得出两个图片加成输出的图片为：dst = src1 * alpha+src2 * beta + gamma

def contrast_img(img1, c, b): # 亮度就是每一个像素全部通道都加上b rows, cols, channels = img1.shape # 新建全零(黑色)图片数组:np.zeros(img1.shape, dtype=uint8) blank = np.zeros([rows, cols, channels], img1.dtype) dst = cv2.addWeighted(img1, c, blank, 1-c, b) cv2.imshow('original_img', img) cv2.imshow("contrast_img", dst) img = cv2.imread(r"./cat.png", cv2.IMREAD_COLOR) contrast_img(img, 1.3, 3) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() def contrast_img(img1, c, b): # 亮度就是每一个像素全部通道都加上b rows, cols, channels = img1.shape # 新建全零(黑色)图片数组:np.zeros(img1.shape, dtype=uint8) blank = np.zeros([rows, cols, channels], img1.dtype) dst = cv2.addWeighted(img1, c, blank, 1-c, b) cv2.imshow('original_img', img) cv2.imshow("contrast_img", dst) img = cv2.imread(r"./cat.png", cv2.IMREAD_COLOR) contrast_img(img, 1.3, 3) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()