OpenCV——图像的简单编辑（明亮度、饱和度、对比度）Python实现

代码：

import cv2
import imutils
import numpy as np


def l_s_b(arg):
    # 图像归一化，且转换为浮点型, 颜色空间转换 BGR转为HLS
    # astype用于转换数组的数据类型
    fImg = img.astype(np.float32)
    fImg = fImg / 255.0
    # HLS空间，三个通道分别是: Hue色相、lightness明度、saturation饱和度
    # 通道0是色相、通道1是明度、通道2是饱和度
    hlsImg = cv2.cvtColor(fImg, cv2.COLOR_BGR2HLS)

    """HSL--明亮度和饱和度"""
    """
        函数 cv2.getTrackbarPos():
        功能：得到滑动条的数值
        参数：1.滑动条名字 2.窗口名
        """
    lnum = cv2.getTrackbarPos('lightness', wname)
    snum = cv2.getTrackbarPos('saturation', wname)
    cnum = cv2.getTrackbarPos('contrast', wname)
    # 1.调整亮度饱和度(线性变换)、 2.将hlsCopy[:,:,1]和hlsCopy[:,:,2]中大于1的全部截取
    hlsImg[:, :, 1] = (1.0 + lnum / float(MAX_VALUE)) * hlsImg[:, :, 1]
    hlsImg[:, :, 1][hlsImg[:, :, 1] > 1] = 1
    # HLS空间通道2是饱和度，对饱和度进行线性变换，且最大值在255以内，这一归一化了，所以应在1以内
    hlsImg[:, :, 2] = (1.0 + snum / float(MAX_VALUE)) * hlsImg[:, :, 2]
    hlsImg[:, :, 2][hlsImg[:, :, 2] > 1] = 1
    # HLS2BGR
    lsImg = cv2.cvtColor(hlsImg, cv2.COLOR_HLS2BGR)

    """BGR--对比度"""
    h, w, ch = lsImg.shape  # 获取shape的数值，height和width、通道
    # 新建全零图片数组img2,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)
    img2 = np.zeros([h, w, ch], lsImg.dtype)
    dst = cv2.addWeighted(lsImg, cnum, img2, 1 - cnum, 0)  # addWeighted函数说明如下

    # 显示调整后的效果
    cv2.imshow(wname, imutils.resize(dst, 400))


wname = 'simple_edit'
img = cv2.imread('hh.jpg')

if __name__ == '__main__':

    MAX_VALUE = 100
    cv2.namedWindow(wname, cv2.WINDOW_AUTOSIZE)
    # 第一个数为默认值，第二个数为最大范围
    cv2.createTrackbar("lightness", wname, 0, MAX_VALUE, l_s_b)
    cv2.createTrackbar("saturation", wname, 0, MAX_VALUE, l_s_b)
    cv2.createTrackbar('contrast', wname, 1, 10, l_s_b)

    l_s_b(0)
    if cv2.waitKey(0) == 27:
        cv2.destroyAllWindows()

效果：