# 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
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
# 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
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
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2023-11-09 04:45:52
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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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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
一、图像的缩放OpenCv API:cv2.resize(src, dsize, fx, fy, interpolation)参数：src：输入的图像dsize：绝对尺寸，直接将图像调整为指定大小fx, fy：相对尺寸，将dsize设置为None时，直接设置fx, fy为比例因子即可interpolation：插值方法插值含义cv2.INTER_LINEAR双线性插值法cv2.INTER_NEAR
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2023-11-01 20:28:57
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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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Image Enhancement导读：本章主要总结了图像增强技术中的点处理技术，包括灰度直方图的获取、直方图均衡化、直方图规范化和对比度调整等内容。C++和Python语言环境下，使用OpenCV工具实现上述图像增强操作。OpenCV 简介：1、OpenCV的特点 （1） 总体描述 o OpenCV是一个基于C/C++语
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2023-12-01 11:50:48
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# 列出文件夹内所有代码def list_dictionary_codes(root_dir): paths_list = [] for parent, dirNames, fileNames in os.walk(root_dir)
原创
2018-09-17 20:26:45
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在图像处理的领域，Python 和 OpenCV 是处理图像、调整图像参数的重要工具之一。在今天的博文中，我们将深入探讨如何利用 Python 和 OpenCV 实现“直方图自动调整对比度”的技术。通过这一技术，可以使图像的对比度更加出色，从而提升图像的整体视觉效果。接下来，我们将通过几个核心维度来展开讨论，帮助大家全面理解这一技术的应用和实现。
## 背景定位
在图像处理的广泛应用中，直方图
# Python调整对比度的实现
## 引言
在图像处理中，调整对比度是一种常见的操作。通过增加或减少图像中像素的亮度差异，可以改变图像的外观和视觉效果。本文将教会你如何使用Python来实现图像对比度的调整。
## 准备工作
在开始之前，你需要安装Python的图像处理库PIL（Python Imaging Library）。你可以通过以下命令来安装它：
```shell
pip in
原创
2023-09-13 06:46:50
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文章目录一、软件需求二、配置系统环境变量三、 配置VS2019环境变量四、测试程序五、VS2019属性页没有Microsoft.Cpp.x64.user解决办法 一、软件需求VS2019社区版、win10操作系统、opencv4.1.0VS2019社区版（免费） 下载地址OpenCV4.1.0 下载地址二、配置系统环境变量安装Opencv，双击刚下载好的OpenCV 选择安装目录，我选择的是C:
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2024-09-06 12:10:12
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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
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2023-08-09 14:12:27
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前言PyHubWeekly每周定期更新，精选GitHub上优质的Python项目/小工具。我把PyHubWeekly托管到了Github，感兴趣的可以搜索Github项目PyHubWeekly[1]，如果喜欢，麻烦给个Star支持一下吧。此外，欢迎大家通过提交issue来投稿和推荐自己的项目~本期为大家推荐GitHub上5个优质的Python项目，它们分别是：•mplfinance•rich•ba
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2024-02-26 14:16:47
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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
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2023-09-04 23:36:20
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# 使用Python OpenCV调整灰度图的对比度
在计算机视觉中，对比度调整是图像处理的一项基本操作。使用Python的OpenCV库，我们可以轻松地对灰度图像进行对比度调整。本教程将带你一步步实现这一目标。
## 工作流程
以下是调整灰度图对比度的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------------
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
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2023-08-26 12:42:22
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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
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2024-06-26 09:11:11
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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
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2023-05-28 18:23:38
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