OpenCv —— 调整亮度、对比度操作

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分类专栏： OpenCv 文章标签： opencv
于 2022-06-02 12:07:50 首次发布
automoblie0
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/automoblie0/article/details/125098296
本文介绍了如何使用OpenCV库调整图像的亮度和对比度，包括原理和具体实现代码，帮助读者理解并掌握这一图像处理技术。
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【OpenCV实战】OpenCV实现自动调整亮度和对比度
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OpenCV中计算图像的直方图，计算累积分布函数（CDF），归一化CDF，计算图像的平均值，找到最优的对比度增益（gain）和偏移（offset）来实现自动曝光调整。然后根据这些参数调整图像的对比度和亮度，最终输出调整后的图像。
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1. 理论依据 首先了解一下算子的概念。一般的图像处理算子都是一个函数，它接受一个或多个输入图像，并产生输出图像生。下面是算子的一般形式。 g(x)=h(f(x))或者g(x)=h(f0(x)......fn(x))g(x)=h(f(x))或者g(x)=h(f_{0}(x)......f_{n}(x))g(x)=h(f(x))或者g(x)=h(f0​(x)......fn​(x)) 本节所讲解的图...
opencv 相机调亮度_OpenCV：六、调整图像亮度与对比度
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前言目标本章中，将学习如何：理论代码演示相关API图像处理理论图像变换就是找到一个函数，把原始图像矩阵经过函数处理后，转换为目标图像矩阵。可以分为两种方式，即像素级别的变换和区域级别的变换：像素变换(Point operators) - 点操作(pixel transforms)领域操作(Neighborhood operators) - 区域(area-based )调整图像亮度和对比度属于像素...
opencv亮度和对比度的调整
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【代码】opencv亮度和对比度的调整。
opencv——图像亮度对比度调节(C++)
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05-10 905
图像亮度对比度 图像变换 像素变换——点操作 邻域变换——区域操作 调整图像的亮度对比度属于点操作 g(i,j)=α∗f(i,j)+βg(i, j) = \alpha*f(i, j) + \betag(i,j)=α∗f(i,j)+β 其中，α>0\alpha>0α>0, 用于调节对比度，α\alphaα越大，对比度越大；β\betaβ是增益变量，用于调节亮度，β\betaβ越大，亮度越大 代码如下： #include<iostream> #include<opencv
Python-OpenCV——亮度和对比度
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亮度与对比度 亮度调整是将图像像素的强度整体变大/变小，对比度调整指的是图像暗处变得更暗，亮出变得更亮，从而拓宽某个区域内的显示精度。 OpenCV中亮度和对比度应用这个公式来计算：g(x) = αf(x) + β，其中：α(>0)、β常称为增益与偏置值，分别控制图片的对比度和亮度。 注：此处对α/β控制对比度和亮度有争议，具体请参考：OpenCV关于对比度和亮度...
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06-01 1362
图像处理中的对比度和亮度调节是一种非常基础和广泛应用的技术,它可以帮助我们更好地理解和欣赏图像内容,提高图像的整体质量和可用性。在vscode的IDE中opencv对比度亮度调节的代码实现见我的上一篇文章。
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OpenCV图像处理---调整图像亮度与对比度
What Can I Say
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  首先了解一下算子的概念，一般的图像处理算子都是一个函数，它接受一个或多个输入图像，并产生输出图像。下面是算子的一般形式：                                                     g(x) = h( f(x) )  或者  g(x) = h( f0(x)······fn(x) ) 图像亮度和对比度的调整操作，属于图像处理变换中比较简单的一种—...
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主要图像亮度与对比度、绘制形状与文字相关的api
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baiqi123456的博客
12-25 5719
OpenCV调整图像的亮度        像素越靠近0图像越按，越靠近255，图像越亮，所以调整图片的亮度也就是调整每个像素点数值的大小。 原图 代码 public class DemoMat { static{ System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME); } public static void main(String[] args) {
OpenCV改变图像的对比度和亮度！
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01-22 3037
255] 范围的像素值将饱和（即高于（/小于）255 （/ 0） 的像素值将被限制为 255 （/ 0））。伽马校正后，直方图向右移动，但黑暗区域的像素比明亮区域的像素移动更多（参见伽马曲线。在本段中，我们将通过调整图像的亮度和对比度来校正曝光不足的图像所学到的知识付诸实践。您可以将 \（f（x）\） 视为源图像像素，将 \（g（x）\） 视为输出图像像素。由于这种关系是非线性的，因此所有像素的效果都不相同，并且取决于它们的原始值。浅灰色，原始图像的直方图，当亮度 = 80 in Gimp 时，深灰色。
opencv中如何调整图像亮度和对比度，以及亮度和对比度调整的原理
tony365的博客
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首先减去均值，然后调整对比度，然后加上均值，最后调整亮度。通过对比直方图的变化效果 可知上面两个方法 作用是类似的。本来想找opencv的方法链接，但是链接已经失效。bri_mean锚定为127的时候。python实现的一个代码如下。增加对比度， 直方图更加均衡。增加亮度，直方图向右平移。...
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OpenCvSharp学习笔记6--改变图像的对比度和亮度
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# 导入相关模块和包 import cv2 as cv import numpy as np # 定义亮度调整函数 def contrast_brightness_demo(image, c, b): h, w, channels = image.shape blank = np.zeros([h, w, channels], image.dtype) dst = cv.addWeighted(image, c, blank, 1 - c, b) cv.imshow('.
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### 使用 OpenCV 调整图像亮度和对比度 #### 方法概述 通过调整图像的像素值可以改变其亮度和对比度。对于给定的一幅图像，可以通过线性变换来实现这一目的： \[ g(x,y)=\alpha \cdot f(x,y)+\beta \] 这里 \(g(x,y)\) 表示输出图像中的像素强度；\(f(x,y)\) 是输入图像对应的像素强度；参数 \(\alpha\) 控制着对比度（大于1增加对比度），而 \(\beta\) 则用于调节亮度。 #### Python 实现代码 下面是一个具体的Python程序片段，展示了如何利用OpenCV库执行上述操作[^2]。 ```python import numpy as np import cv2 def adjust_brightness_contrast(input_img, alpha, beta): """ Adjust the brightness and contrast of an input image. :param input_img: Original image to be processed. :param alpha: Contrast control (1.0-3.0). :param beta: Brightness control (0-100). :return: Processed image with adjusted parameters. """ # Perform conversion from float64 back to uint8 after applying transformation output = cv2.convertScaleAbs(input_img, alpha=alpha, beta=beta) return output if __name__ == "__main__": img_path = 'path_to_your_image.jpg' # Replace this path with your own file location original_image = cv2.imread(img_path) if original_image is None: print('Error loading image') exit(-1) # Define desired values for alpha and beta here new_alpha = 1.5 # Increase/Decrease according to need new_beta = 50 # Increase/Decrease according to need result_image = adjust_brightness_contrast(original_image, new_alpha, new_beta) # Display both images side by side using matplotlib or directly via openCV windows combined_images = np.hstack((original_image, result_image)) window_title = "Original vs Modified Image" cv2.imshow(window_title, combined_images) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 此脚本定义了一个名为 `adjust_brightness_contrast` 的函数，该函数接收原始图片以及两个浮点数作为参数——分别代表要应用到整个画面之上的增益系数(`alpha`) 和偏移量 (`beta`). 接下来，在主程序部分读取了一张JPEG格式的照片文件，并调用了之前提到过的处理方法来进行增强效果展示.
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