# 使用 OpenCV 和 Python 提高图片对比度
在数字图像处理领域，提高图片对比度是一项重要技能。尤其是在处理图像时，增强对比度能够使得细节更加明显，从而提高图像的可读性。本文将以简单明了的方式介绍如何使用 OpenCV 和 Python 来提高图片的对比度。
## 流程概述
在开始之前，我们概述一下整个过程所需的步骤。下面的表格展示了实现流程。
| 步骤
原创
2024-10-25 03:49:15
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在以下的正文中，我们将深入探讨如何使用 Python 和 OpenCV 提高图片对比度。这是一个非常实用的技术，适用于图像处理和计算机视觉等多个场景。
## 背景定位
提升图片对比度是图像处理中的一项常见任务，尤其是在需要增强图像细节和可视化效果的应用场景中。例如，在医学成像、卫星图像分析和安防监控中，图像的清晰度和细节直接影响分析结果的准确性。
### 适用场景分析
- **医学图像**
文章目录对比度增强一、对比度增强的方法？二、各方法的原理1.线性变换2.直方图正规化3.伽马变换4.全局直方图均衡化5.限制对比度的自适应直方图均衡化总结 对比度增强在图像处理中，由于获取的图像质量不好，需要通过对比度增强来提升图片质量，主要解决的是由于图像灰度级范围较小造成的对比度较低的问题，作用是使图像的灰度级范围放大，从而让图像更加清晰。本文所总结的内容出自张平的《opencv算法精讲》一
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2023-09-27 13:51:02
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1 对比度与亮度概念亮度调整：图像像素强度整体变高/变低。对比度调整：图像暗处像素强度变低，图像亮处像素强度变高，从而拉大中间某个区域范围的显示精度。通过设计一个映射曲线就可完成对比度、亮度调整，具体过程如上图所示，(a)为原图；(b)把亮度调高，像素强度+固定值；(c)把亮度调低，像素强度-固定值；(d)增大像素强度75附近的对比度；(e)增大像素强度150附近的对比度；(f)增大像素强度75和
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2023-11-06 23:39:24
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尽管我们通过各种方法来采集高质量的图像，但是有的时候还是不够好，需要通过图像增强技术提高其质量。图像增强技术：主要解决由于图像的灰度级范围较小造成的对比度较低的问题，目的就是将输出图像的灰度值放大到指定的程度，使得图像看起来更加清晰。对比度增强的几种常用的方法：线性变换、分段线性变换、伽马变换、直方图正规化、直方图均衡化、局部自适应直方图均衡化；这些方法计算代价小，但是却产生了较为理想的效果。4.
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2023-08-20 19:33:26
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原作者Ana Huamán兼容性OpenCV >= 3.0目标在本教程中，您将学习如何访问像素值用零初始化矩阵了解 cv::saturate_cast获取有关像素变换的一些很酷的信息通过实际例子提高图像亮度理论注释 以下解释属于《计算机视觉》（Computer Vision）一书： 算法与应用》一书中的内容。图像处理一般图像处理运算符是一个函数，它接收一个或多个输入图像并生成一个输出图像。图
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2024-08-13 14:42:34
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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
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2023-11-10 09:56:43
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目录知识点亮度和对比度调整原理示例代码reference知识点在本文中将了解到以下几个方面的内容：1、C++ OpenCV访问像素值；2、用0初始化矩阵；3、saturate_cast起的作用；4、简单的亮度（）与对比度（）调整方法亮度和对比度调整原理常用的点过程（即点算子），是用常数对点进行乘法和加法运算： 式（1）把看成源图像
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2023-11-03 20:37:30
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·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。其横坐标一般为0-
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2023-08-09 09:16:50
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/* txwtech OpenCV07调整图像的亮度和对比度 图像变换可以看作如下： - 像素变换 – 点操作 - 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 g(i,j)=af(i,j)+b，其中a(alpha)>0,b(beta)是增益变量 f(i,j)表示一个像素点 a:对比度 b:亮度，数值越大，亮度越高 API: Mat new_image = Mat::zero
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2024-03-12 17:59:08
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系列文章目录 C++ OpenCV4.5环境搭建（一）C++ OpenCV4.5常用API查询手册（二）C++ OpenCV4.5 图像处理（三）C++ OpenCV4.5 绘制形状与文字（四）C++ OpenCV4.5 图像模糊（五）C++ OpenCV4.5 项目实战一（六）C++ OpenCV4.5 形态学操作（七） 文章目录系列文章目录前言一、像素值计算二、使用cv::add三、使
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2023-11-02 11:06:21
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## 提高对比度的方法
在图像处理中，对比度是指图像中不同灰度值之间的差异程度。当图像对比度较低时，图像看起来可能模糊或暗淡。而提高对比度可以使图像更加清晰和生动。在本文中，我们将使用Python和OpenCV库来提高图像的对比度。
### 什么是OpenCV？
OpenCV是一种开源的计算机视觉库，用于处理图像和视频。它提供了很多函数和工具，可以用来进行图像处理、模式识别和机器学习等任务。
原创
2023-08-18 07:15:55
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## Python OpenCV 图片对比度实现
### 引言
在图像处理中，对比度是指图像中不同灰度级之间的差异程度。增加图像对比度可以使图像更加鲜明和清晰，而减少图像对比度可以使图像更加柔和和模糊。本文将分享如何使用Python的OpenCV库来实现图像对比度的调整。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B(导入所需库)
B
原创
2023-12-12 04:00:38
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# Python OpenCV提高对比度
## 引言
在图像处理中，对比度是指图像中亮度差异的程度。通过提高对比度，可以使图像的细节更加清晰，色彩更加鲜明。本文将教您如何使用Python和OpenCV库来提高图像的对比度。
## 准备工作
在开始之前，您需要确保已经安装了Python和OpenCV库。如果还没有安装，请先安装它们。
## 实现步骤
下面是提高对比度的步骤：
| 步骤 | 描
原创
2023-08-01 19:02:57
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OpenCV调整图像对比度和亮度一、学习目标二、原理理解三、对比度、亮度调整四、完整代码示例 一、学习目标理解图像对比度和亮度调整的原理对比三种不同亮度和对比度调整方法二、原理理解1、对比度 对比度指的是一幅图像中明暗区域最亮的白和最暗的黑之间不同亮度层级的测量，差异范围越大代表对比越大，差异范围越小代表对比越小，好的对比率120:1就可容易地显示生动、丰富的色彩，当对比率高达300:1时，便可
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2023-10-26 21:30:48
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一、概述 案例：输出一张原图，增加该图片的亮度及对比度 基本概念： 亮度：RGB的像素值范围是0~255，我们称从0——>255随着像素值的增加图像会越来月亮，反之会越来越暗。所以我们可以通过对图像像素加减来改变图像的亮度。 对比度：其反应的是图像中各像素的差异（层次感、落差感），差异越大对比度越大，图像越清晰。差异越小对比度越小，图像越模糊。二、示例代码Mat src =
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2023-07-13 17:38:09
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# Python OpenCV 增强图片对比度
## 1. 概述
本文将教会你如何使用Python和OpenCV库来增强图片的对比度。增强对比度可以使图像更加鲜明和清晰，使细节更加突出。我们将分步骤进行，确保你可以理解每个步骤的目的和实施方法。
## 2. 整体流程
下表列出了增强图片对比度的整个流程，包括每个步骤所需的操作和代码。
| 步骤 | 操作 | 代码 |
| ---- | ---
原创
2023-11-29 16:06:29
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因为天气、拍摄技术等原因，我们拍出来的照片对比度经常不够，看上去像在照片上蒙了一层细纱，整张照片看起来灰蒙蒙的。看到这样的照片，你是不是觉得无精打采，提不起兴趣呢?其实，只要懂得一点后期数码处理的技术，再加上Photoshop，我们就能够轻易让这些灰蒙蒙的照片改头换面，焕发新的光彩。 今天，我们就向大家介绍用Photoshop提高照片对比度的几种常见的方法，让你的照片告别灰蒙蒙的模样。在正
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2024-01-29 01:37:54
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参考Opencv 2计算机视觉编程手册提高对比度方法一：使用查找表修改图像外观可以很方便的实现一些想要的变化： 例如，针对一些图像暗部细节多的情况，设计一个查找表，将暗部细节分配更多的色彩空间，使得其细节显示更加明显。下图为负片效果:有些图片效果不好的一个原因是因为没有充分利用0-255之间所有的色彩空间，所有，我们可以拉伸图像所覆盖的色彩空间来提升图像展现的效果。同时，在拉伸图像所占色彩空
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2023-08-02 17:15:17
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今天让我们学学如何用opencv对图像进行缩放处理。小白学python（opencv图像缩放）cv2.resize()pyrDown（）cv.pyrUp（）cv2.resize()opencv里面提供cv2.resize()函数对图像进行缩放。这里就直接上百度的图了，挺不错的，def suofang_demo(image): #缩放
# 按照指定的宽度、高度缩放图片
res = c
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2023-06-15 10:30:19
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