OpenCV__Python图像的对比度亮度调整_教程9

1、图像的对比度亮度调整方法一

通过np.clip函数进行调整

numpy.clip(x, x_min, x_max, out=None)[source]

其中a是一个数组，后面两个参数分别表示最小和最大值，也就是说clip这个函数将将数组中的元素限制在x_min, x_max之间，大于x_max的就使得它等于 x_max，小于x_min,的就使得它等于x_min。

import numpy as np


x=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])
dst = np.clip(x,4,8)
print(dst)

可以看到，输出的纬度不变，根据上下限修改了数据。

创建两个滑动条分别调整对比度和亮度（对比度范围：0 ~ 0.3， 亮度0 ~ 100）。提示：因为滑动条没有小数，所以可以设置为0 ~ 300，然后乘以0.01

#引入opencv模块
import cv2 as cv
#引入numpy模块
import numpy as np
#引入sys模块
import sys

#对比度范围：0 ~ 0.3
alpha = 0.3
#亮度范围0 ~ 100
beta = 100
img = cv.imread('E:/chenopencvblogimg/test1.jpg')
img2 = cv.imread('E:/chenopencvblogimg/test1.jpg')

def updateAlpha(x):
    global alpha, img, img2
    alpha = cv.getTrackbarPos('Alpha', 'image')
    alpha = alpha * 0.01
    img = np.uint8(np.clip((alpha * img2 + beta), 0, 255))


def updateBeta(x):
    global beta, img, img2
    beta = cv.getTrackbarPos('Beta', 'image')
    img = np.uint8(np.clip((alpha * img2 + beta), 0, 255))


def img_test():
    global beta, img, img2
    #判断是否读取成功
    if img is None:
        print("Could not read the image,may be path error")
        return

    # 创建窗口
    cv.namedWindow('image',cv.WINDOW_NORMAL)
    cv.createTrackbar('Alpha', 'image', 0, 300, updateAlpha)
    cv.createTrackbar('Beta', 'image', 0, 255, updateBeta)
    cv.setTrackbarPos('Alpha', 'image', 100)
    cv.setTrackbarPos('Beta', 'image', 10)
    while (True):
        cv.imshow('image', img)
        if cv.waitKey(1) == ord('q'):
            break
    cv.destroyAllWindows()

if __name__ == '__main__':
    sys.exit(img_test() or 0)

2、亮度对比度调整的方法二

用到了函数addweighted

cv2.addWeighted(src1, alpha, src2, beta, gamma[, dst[, dtype]]) → dst

参数说明

• src1 – first input array.
• alpha – weight of the first array elements.
• src2 – second input array of the same size and channel number as src1.
• beta – weight of the second array elements.
• dst – output array that has the same size and number of channels as the input arrays.
• gamma – scalar added to each sum.
• dtype – optional depth of the output array; when both input arrays have the same depth, dtype can be set to -1, which will be equivalent to src1.depth().

此函数可以用一下矩阵表达式来代替：

dst = src1 * alpha + src2 * beta + gamma;

 

#引入opencv模块
import cv2 as cv
#引入numpy模块
import numpy as np
#引入sys模块
import sys


#对比度亮度调整
def img_contrast_bright(img,a,b,g):
    h,w,c = img.shape
    blank = np.zeros([h,w,c],img.dtype)
    dst = cv.addWeighted(img,a,blank,b,g)
    return dst



def img_test():
    img = cv.imread('E:/chenopencvblogimg/mofan.jpg')
    #判断是否读取成功
    if img is None:
        print("Could not read the image,may be path error")
        return
    cv.namedWindow("origin Pic",cv.WINDOW_NORMAL)
    cv.imshow("origin Pic",img)
    
    #调整亮度对比度
    #img = img_contrast_bright(img,0.3,0.7,0)
    a = 1.2
    b = 1-a
    g = 10
    img = img_contrast_bright(img,a,b,g)    
    cv.namedWindow("img_adjusted",cv.WINDOW_NORMAL)
    cv.imshow("img_adjusted",img)    
    #让显示等待键盘输入维持在那里，否则程序跑完就闪退啦！
    cv.waitKey(0)
    #销毁窗口
    cv.destroyAllWindows()

if __name__ == '__main__':
    sys.exit(img_test() or 0)