【图像亮度变换】——图像预处理（OpenCV）

目录

21 图像亮度变换

21.1 亮度变换

21.2 线性变换

21.2 直接像素值修改

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21 图像亮度变换

21.1 亮度变换

对比度调整：图像暗处像素强度变低，图像亮处像素强度变高，从而拉大中间某个区域范围的显示精度。

亮度调整：图像像素强度整体变高或者变低。

上图中，(a)把亮度调高，就是图片中的所有像素值加上了一个固定值；(b)把亮度调低，就是图片中的所有像素值减去了一个固定值；(c)增大像素对比度（白的地方更白，黑的地方更黑）；(d)减小像素对比度（整幅图都趋于一个颜色）；

OpenCV调整图像对比度和亮度时，公式为：

但是不能浅显的讲alpha是控制对比度，beta是控制亮度的。

对比度：需要通过\alpha、\beta一起控制。

亮度：通过\beta控制。

21.2 线性变换

使用 cv2.addWeighted() 函数，可以对图像的像素值进行加权平均，进而改变图像的整体亮度。亮度增益可以通过向每个像素值添加一个正值来实现。

API：

cv.addWeighted(src1,alpha,src2,beta,gamma)

参数说明：

• src1：第一张输入图像，它将被赋予权重 alpha。

• alpha：第一个输入图像的权重。

• src2：第二张输入图像，它将被赋予权重 beta。

• beta：第二个输入图像的权重。

• gamma：一个标量，将被添加到权重求和的结果上，可用于调整总体亮度。

计算公式为: dst = src1 * alpha + src2 * beta + gamma

案例：

import cv2 as cv
import numpy as np
# 读图
img = cv.imread("images/1.jpg")
# 使用cv2.addWeighted(src1,alpha,src2,beta,gamma)实现线性变换 g(i,j) = a*f(i,j) + b
"""
np.ones_like(array) 
np.zeros_like()
np.full_like()
"""
dst = cv.addWeighted(img,0.8,np.zeros_like(img),0,10)
# 显示效果
cv.imshow("img",img)
cv.imshow("dst",dst)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

输出：

练习：

import cv2 as cv
import numpy as np
# 读图
img = cv.imread('./my_images/he.jpg')
dst = cv.addWeighted(img,0.5,np.zeros_like(img),0,10)
cv.imshow("img",img)
cv.imshow("dst",dst)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

输出：

 

21.2 直接像素值修改

如果只需要增加或减少固定的亮度值，可以直接遍历图像像素并对每个像素值进行加减操作。

API：

numpy.clip(a,a_min,a_max)

用于对数组中的元素进行限定，将超出指定范围的元素值截断至指定的最小值和最大值之间。

参数说明：

• a：输入数组。

• a_min：指定的最小值，数组中所有小于 a_min 的元素将被替换为 a_min。

• a_max：指定的最大值，数组中所有大于 a_max 的元素将被替换为 a_max。

案例：

# 直接修改像素值：给图像加上或者减去一个固定的像素
"""
原图：img
调整后的：dst = img+p (p>0 p<=0)
防止溢出：np.clip(dst,0,255) p由滑条控制，p相当于滑条里面的value 需要把滑条里面的值映射到-255~255
用一个滑条来控制p：cv2.createTrackbar(trackbar_name,window_name,initial_val,max_val,def) min_val=0
"""
import cv2 as cv
import numpy as np

# 给滑条创建窗口
window_name = "Trackbar"
cv.namedWindow(window_name)
# 写一个改变图像亮度的方法
def change(p):
    # 读取图像
    image = cv.imread("./images/1.jpg")
    # 把滑条范围映射到[-255,255] 原本滑条值[0，255]
    # print(p)
    # p = p/255*(255-(-255))-255
    p = 2*p-255
    # print(p,type(p))
    # 亮度变换
    dst = np.uint8(np.clip(image.astype(int)+p,0,255))
    # dst = np.uint8(np.clip(image+p,0,255))
    cv.imshow("image",image)
    cv.imshow("dst",dst)


# 创建滑条，设置里面的参数
max_val = 255 # 滑条最大值
Trackbar_name = "p_value" # 滑条名字
trackbar_value = 150 # 滑条初始值
change(trackbar_value)
cv.createTrackbar(Trackbar_name,window_name,trackbar_value,max_val,change)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

输出：

练习：

import cv2 as cv
import numpy as np


# 为滑条创建窗口
window_name = "Trackbar"
cv.namedWindow(window_name)
# 写一个改变图像亮度的方法
def change(p):
    # 读图
    image = cv.imread("./my_images/he.jpg")
    # 把滑条范围映射到[-255,255] 原本滑条值[0，255]
    p = 2*p-255
    # 亮度变换
    dst = np.uint8(np.clip(image.astype(int)+p,0,255))
    cv.imshow("image",image)
    cv.imshow("dst",dst)
Trackbar_name = "p"
Trackbar_value = 100
max_val = 255
change(Trackbar_value)
cv.createTrackbar(Trackbar_name,window_name,Trackbar_value,max_val,change)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

输出：