在这篇博文中，我们将深入探讨如何在 Python 中利用 OpenCV 对图像进行对比度调整。对比度是影响图像视觉效果的重要因素，通过调整对比度，可以使图像更加生动和清晰。我们将从多个维度对这一过程进行分析，包括背景定位、核心维度、特性拆解、实战对比等，帮助你建立一个全面的理解。
在图像处理领域，“对比度” 通常是指图像中最亮和最暗的区域之间的差异。对比度越高，图像的细节也会越清晰。根据定义，对
图像变换图像变换就是找到一个函数，把原始图像矩阵经过函数处理后，转换为目标图像矩阵。 可以分为两种方式，即像素级别的变换和区域级别的变换Point operators (pixel transforms)Neighborhood (area-based) operators像素级别的变换就相当于即变换后的每个像素值都与变换前的同位置的像素值有个函数映射关系。线性变换最常用的是线性变换。即 f(i
转载
2023-11-10 09:56:43
0阅读
直方图%matplotlib inline
import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
def calcGrayHist(image):
#灰度图像矩阵的高和宽
rows,cols = image.shape
#存储灰度直方图
grayHist = np.zeros([256],np.u
转载
2023-08-09 14:12:27
256阅读
# 使用 Python OpenCV 调整图像对比度的完整指南
在图像处理的过程中，调整对比度是一个非常重要的步骤。它可以帮助我们提高图像的可视性，使得细节更加清晰可见。本文将向你展示如何使用 Python 的 OpenCV 库来调整图像的对比度。
## 流程概述
在调整图像对比度的过程中，我们可以将这项工作分成几个简单的步骤。下面是整个流程的表格：
| 步骤 | 描述
理论依据首先了解一下算子的概念。一般的图像处理算子都是一个函数，它接受一个或多个输入图像，并产生输出图像。下面是算子的一般形式： &nb
转载
2023-11-09 04:45:52
96阅读
# Python调整图像对比度
## 简介
在图像处理中，对比度是指图像中相邻像素的亮度差异大小。调整图像对比度可以改变图像的亮度范围，使得图像更加清晰和鲜明。本文将介绍如何使用Python调整图像对比度。
## 流程
下面是调整图像对比度的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 读取图像文件 |
| 2 | 将图像转换为灰度图像 |
| 3 | 调整图像
原创
2023-08-02 08:28:01
189阅读
# 使用 OpenCV 调整图像对比度的 Python 指南
在计算机视觉领域，图像处理是一个非常重要的任务，其中调整图像的对比度可以帮助突出图像的特征。在这篇文章中，我将为您讲解如何使用 Python 中的 OpenCV 库来调整图像的对比度。
## 流程概述
在开始编写代码之前，我们首先需要了解整个流程。下面是实现该任务的步骤：
| 步骤 | 描述
文章目录学习目标一、概念及原理二、代码实现三、范数(1-范数、2-范数、∞-范数)3.1 1-范数3.2 2-范数3.3 ∞-范数四、正规化函数五、 总结 一、概念及原理 假设输入图像为I，高为H、宽为W，I(r，c) 代表I的第r行第c列的灰度值，将I中出现的最小灰度级记为I min ，最大灰度级记为I max ，即I(r，c)∈[I min ，I max ]，为使输出图像O的
算子：图像处理算子都是一个函数，它接受一个或多个输入图像，并产生输出图像。算子的一般形式：
原创
2023-02-08 10:31:25
1336阅读
在图像像素公式g(x)=a*f(x)+b其中：
参数f(x)表示源图像像素。
参数g(x) 表示输出图像像素。
参数a（需要满足a>0）被称为增益（gain），常常被用来控制图像的对比度。
参数b通常被称为偏置（bias），常常被用来控制图像的亮度。
为了访问图像的每一个像素，我们使用这样的语法： image.at<Vec3b>(y,x)[c]
其中，y是像素所在的行， x是像素
转载
2020-04-30 13:08:00
949阅读
2评论
图像变换理论公式图像变换可以看作如下：像素变换 – 点操作：对点进行像素值调整邻域操作 – 区域：调整图像亮度和对比度属于像素变换-点操作，变换公式如下：
原创
2021-11-07 22:52:15
1711阅读
#include <istream> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char **argv) { Mat src, dst; // 加载图片 src
原创
2022-05-24 21:33:00
531阅读
一、图片的对比度和亮度调整1、原理：
f(row, col)：原始图像的像素。
g(row, col)：调整后图像的像素。
a(a>0：称为增益（gain），常常被用来控制图像的对比度，其取值范围一般为0.0-3.0
b：称为偏置（bias），常常被用来控制图像的亮度。
g(row, col) = a*f(row, col) + b：随原始图像进行对比度亮度调节的公式。
new_img.at
转载
2023-09-04 23:36:20
1266阅读
·对于部分图像，会出现整体较暗或较亮的情况，这是由于图片的灰度值范围较小，即对比度低。实际应用中，通过绘制图片的灰度直方图，可以很明显的判断图片的灰度值分布，区分其对比度高低。对于对比度较低的图片，可以通过一定的算法来增强其对比度。常用的方法有线性变换，伽马变换，直方图均衡化，局部自适应直方图均衡化等。1. 灰度直方图及绘制 灰度直方图用来描述每个像素在图像矩阵中出现的次数或概率。其横坐标一
转载
2023-05-28 18:23:38
1006阅读
对比度增强 对比度增强的常见方法：线性变换、分段线性变换、伽马变换、直方图正规化、全局直方图均衡化、局部自适应直方图均衡化（限制对比度的自适应直方图均衡化） 灰度直方图：概括了一幅图像的灰度级信息。灰度直方图横坐标为灰度级范围即0-255，纵坐标为每个灰度值在图像中出现的次数 线性变换：即通过y=ax+b的线性变换来改变图像的对比度和亮度。x为原像素值，改变a便改变对
转载
2023-08-26 12:42:22
240阅读
文章目录1 灰度直方图python实现2 彩色直方图3 直方图正规化API4 伽码变换5 线性变换6 限制对比度的自适应直方图均衡化(CLAHE) 1 灰度直方图什么是灰度直方图 灰度直方图是图像灰度级的函数，用来描述每个灰度级在图像矩阵中的像素个数或者占有率。 如： 直方图的横坐标代表灰度级(0~255)，纵坐标代表每一个灰度级出现的次数 即0在中的占有率为,10在中的占有率为…python实
转载
2024-06-26 09:11:11
138阅读
图像处理图像变换就是找到一个函数,把原始图像矩阵经过函数处理后,转换为目标图像矩阵. 可以分为两种方式,即像素级别的变换和区域级别的变换Point operators (pixel transforms)Neighborhood (area-based) operators像素级别的变换就相当于\(p_{after}(i,j) = f(p_{before}(i,j))\),即变换后的每个像素值
转载
2024-08-03 10:11:13
103阅读
本文用 Python 实现 PS 里的图像调整–对比度调整。具体的算法原理如下：
(1)、nRGB = RGB + (RGB - Threshold) * Contrast / 255
公式中，nRGB表示图像像素新的R、G、B分量，RGB表示图像像素R、G、B分量，Threshold为给定的阈值，Contrast为处理过的对比度增量。
Photoshop对于对比度增量，是按
转载
2017-05-20 07:25:00
435阅读
2评论
彩色模型数字图像处理中常用的采用模型是RGB（红，绿，蓝）模型和HSV（色调，饱和度，亮度），RGB广泛应用于彩色监视器和彩色视频摄像机，我们平时的图片一般都是RGB模型。而HSV模型更符合人描述和解释颜色的方式，HSV的彩色描述对人来说是自然且非常直观的。HSV模型HSV模型中颜色的参数分别是：色调（H：hue），饱和度（S：saturation），亮度（V：value）。由A. R. Smit
转载
2024-06-26 18:16:36
406阅读
Contrast Enhancement： 对比度增强一直是图像处理中的一个恒久话题，一般来说都是基于直方图的，比如直方图均衡化。冈萨雷斯的书里面对这个话题讲的比较透彻。关于图像增强必须清楚的基本概念1.图像增强的目的：1）改善图像的视觉效果， 2）转换为更适合于人或机器分析处理的形式 3）突出对人或机器分析有意义的信息 4）抑制无用信息，提高图像的使用价值 5）增强后的图像并不一定保真2，图像增
转载
2023-09-21 14:41:04
898阅读
