OpenCV实现图片亮度增强或减弱

实现图片亮度增强或减弱可以利用OpenCV的图像处理库,具体操作可以分为以下步骤:

准备工作

  1. 安装Python和OpenCV库
  2. 导入OpenCV库
import cv2

亮度增强

亮度增强可以通过增加每个像素的亮度值来实现,具体操作步骤如下:
1. 读取待处理的图片

img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)
  1. 将图像从BGR转换为HSV格式
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
  1. 对V通道的像素值进行增加
bright_img = cv2.add(hsv[:,:,2], 50)
hsv[:,:,2] = np.uint8(bright_img)
  1. 将HSV格式的图像转换为BGR格式
bright_bgr = cv2.cvtColor(hsv, cv2.COLOR_HSV2BGR)
  1. 显示亮度增强后的图片
cv2.imshow('Bright Image', bright_bgr)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

示例1:将图片的亮度进行增加

import cv2
import numpy as np

# 读取待处理的图片
img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)

# 将图像从BGR转换为HSV格式
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# 对V通道的像素值进行增加
bright_img = cv2.add(hsv[:,:,2], 50)
hsv[:,:,2] = np.uint8(bright_img)

# 将HSV格式的图像转换为BGR格式
bright_bgr = cv2.cvtColor(hsv, cv2.COLOR_HSV2BGR)

# 显示亮度增强后的图片
cv2.imshow('Bright Image', bright_bgr)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

亮度减弱

亮度减弱可以通过减少每个像素的亮度值来实现,具体操作步骤如下:
1. 读取待处理的图片

img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)
  1. 将图像从BGR转换为HSV格式
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
  1. 对V通道的像素值进行减少
bright_img = cv2.add(hsv[:,:,2], -50)
hsv[:,:,2] = np.uint8(bright_img)
  1. 将HSV格式的图像转换为BGR格式
bright_bgr = cv2.cvtColor(hsv, cv2.COLOR_HSV2BGR)
  1. 显示亮度减弱后的图片
cv2.imshow('Bright Image', bright_bgr)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

示例2:将图片的亮度进行减少

import cv2
import numpy as np

# 读取待处理的图片
img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)

# 将图像从BGR转换为HSV格式
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# 对V通道的像素值进行减少
bright_img = cv2.add(hsv[:,:,2], -50)
hsv[:,:,2] = np.uint8(bright_img)

# 将HSV格式的图像转换为BGR格式
bright_bgr = cv2.cvtColor(hsv, cv2.COLOR_HSV2BGR)

# 显示亮度减少后的图片
cv2.imshow('Dark Image', bright_bgr)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

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