对比度与亮度调整方法1

对图片对比度和亮度的调整一般通过下面公式计算：
OpenCV—Python 对比度与亮度调整_像素点

  • OpenCV—Python 对比度与亮度调整_像素点_02
  • OpenCV—Python 对比度与亮度调整_像素点_03
  • OpenCV—Python 对比度与亮度调整_数组_04
  • OpenCV—Python 对比度与亮度调整_数组_05
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()

OpenCV—Python 对比度与亮度调整_批量读取文件_06

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起微调作用，
                            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):  # 亮度就是每个像素所有通道都加上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()

OpenCV—Python 对比度与亮度调整_像素点_07