Python-OpenCV——亮度和对比度 | python亮度
亮度与对比度亮度调整是将图像像素的强度整体变大/变小,对比度调整指的是图像暗处变得更暗,亮出变得更亮,从而拓宽某个区域内的显示精度。OpenCV中亮度和对比度应用这个公式来计算:g(x)=αf(x)+β,其中:α(>0)、β常称为增益与偏置值,分别控制图片的对比度和亮度。注:此处对α/β控制对比度和亮度有争议,具体请参考:OpenCV关于对比度和亮度的误解[1]img=cv2.imread(lena.jpg)#此处需注意,请参考后面的解释res=np.uint8(np.clip((1.5*img+10),0,255))tmp=np.hstack((img,res))#两张图片横向合并(便于对比显示)cv2.imshow(imag...
亮度与对比度亮度调整是将图像像素的强度整体变大/变小,对比度调整指的是图像暗处变得更暗,亮出变得更亮,从而拓宽某个区域内的显示精度。
OpenCV中亮度和对比度应用这个公式来计算:g(x) = αf(x) + β,其中:α(>0)、β常称为增益与偏置值,分别控制图片的对比度和亮度。
注:此处对α/β控制对比度和亮度有争议,具体请参考:OpenCV关于对比度和亮度的误解[1] img = cv2.imread(lena.jpg) # 此处需注意,请参考后面的解释 res = np.uint8(np.clip((1.5 * img + 10), 0, 255)) tmp = np.hstack((img, res)) # 两张图片横向合并(便于对比显示) cv2.imshow(image, tmp) cv2.waitKey(0)还记得图像混合那一节中numpy对数据溢出的取模处理吗?250+10 = 260 => 260%256=4,它并不适用于我们的图像处理,所以用np.clip()函数将数据限定:a<0 => a=0, a>255 => a=255[2]
做个小练习吧!创建两个滑动条分别调整对比度和亮度(对比度范围:0~0.3, 亮度0~100)。提示:因为滑动条没有小数,所以可以设置为0~300,然后乘以0.01
import cv2 import numpy as np alpha = 0.3 beta = 80 img_path = "./a.png" img = cv2.imread(img_path) img2 = cv2.imread(img_path) def updateAlpha(x): global alpha,img,img2 alpha = cv2.getTrackbarPos(Alpha,image) alpha = alpha * 0.01 img = np.uint8(np.clip((alpha * img2 + beta), 0, 255)) def updateBeta(x): global beta,img,img2 beta ...取得本站獨家住宿推薦 15%OFF 訂房優惠
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