python图像对比度增强图片清晰度_图像亮度对比度调整(python代码,十行搞定)...

本文介绍如何使用Python进行图像亮度和对比度的调整,通过计算图像RGB均值,去除平均值并乘以对比度系数及亮度系数,然后进行图像显示。代码示例中展示了关键步骤,并提醒在处理32位浮点图像时需除以255以避免显示为全白色。

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最近在做人脸特征点检测,这里是数据库中的一些图片

会发现图片的亮度差别很大,所以这里想统一一下亮度。

引用了别人的一个算法。

算法流程:

调整图像亮度与对比度算法主要由以下几个步骤组成:

1.      计算图像的RGB像素均值– M

2.      对图像的每个像素点Remove平均值-M

3.      对去掉平均值以后的像素点 P乘以对比度系数

4.      对步骤上处理以后的像素P加上 M乘以亮度系统

5.      对像素点RGB值完成重新赋值 下面开始写代码:

import os

import numpy as np

import cv2

if __name__ == '__main__':

img = cv2.imread('568.Bmp',0)

img = np.array(img)

mean = np.mean(img)

img = img - mean

img = img*1.5 + mean*0.7 #修对比度和亮度

img = img/255. #非常关键,没有会白屏

cv2.imshow('pic',img)

cv2.waitKey()

这里是几幅图片的输出结果,只需要修改上面代码中的1.5和0.7这两个参数就可以修改对比度和亮度。

然后再特别提醒下 img = img/25

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