python实现opencv学习八：粗略的调整图片对比度和亮度

基本原理：两张图片合成。

    先按照原来的图片的格式新建一个色素全为零的图片，然后按照两张图的比例不同合成一张新图片。主要用到函数：addWeighted函数

# -*- coding=GBK -*-
import cv2 as cv
import numpy as np


#粗略的调节对比度和亮度
def contrast_brightness_image(src1, a, g):
    h, w, ch = src1.shape#获取shape的数值，height和width、通道

    #新建全零图片数组src2,将height和width，类型设置为原图片的通道类型(色素全为零，输出为全黑图片)
    src2 = np.zeros([h, w, ch], src1.dtype)
    dst = cv.addWeighted(src1, a, src2, 1-a, g)#addWeighted函数说明如下
    cv.imshow("con-bri-demo", dst)

src = cv.imread("C://1.jpg")
cv.namedWindow("原来", cv.WINDOW_NORMAL)
cv.imshow("原来", src)
contrast_brightness_image(src, 1.2, 10)#第一个1.2为对比度  第二个为亮度数值越大越亮
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

运行结果如下：

addWeighted函数：官方：计算两个图像阵列的加权和 我的理解是按照所占比例合成两张图片。

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，第七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