OpenCV实现图片亮度增强或减弱
更新时间:2022年08月01日 11:03:59 作者:ʚVVcatɞ
这篇文章主要为大家详细介绍了OpenCV实现图片亮度增强或减弱,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
本文实例为大家分享了OpenCV实现图片亮度增强或减弱的具体代码,供大家参考,具体内容如下
对每个像素点的三通道值进行同步放大,同时保持通道值在0-255之间
将图像中的像素限制在最小值和最大值之间,超过此区间的值赋值为最小值或最大值
图片亮度增强
import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread('1.png', 1) height, width = img.shape[:2] dst = np.zeros((height, width, 3), np.uint8) for i in range(0, height): for j in range(0, width): (b, g, r) = img[i, j] bb = int(b) + 50 gg = int(g) + 50 rr = int(r) + 50 if bb > 255: bb = 255 if gg > 255: gg = 255 if rr > 255: rr = 255 dst[i, j] = (bb, gg, rr) img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) dst = cv2.cvtColor(dst, cv2.COLOR_BGR2RGB) plt.figure(figsize=(14, 6), dpi=100) # 设置绘图区域的大小和像素 plt.subplot(121) plt.imshow(img) plt.subplot(122) plt.imshow(dst) plt.show()
运行结果:
import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread('1.png', 1) height, width = img.shape[:2] dst = np.zeros((height, width, 3), np.uint8) for i in range(0, height): for j in range(0, width): (b, g, r) = img[i, j] bb = int(b * 1.3) + 10 gg = int(g * 1.2) + 15 if bb > 255: bb = 255 if gg > 255: gg = 255 dst[i, j] = (bb, gg, r) img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) dst = cv2.cvtColor(dst, cv2.COLOR_BGR2RGB) plt.figure(figsize=(14, 6), dpi=100) # 设置绘图区域的大小和像素 plt.subplot(121) plt.imshow(img) plt.subplot(122) plt.imshow(dst) plt.show()
运行结果:
图片亮度减弱
import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread('1.png', 1) height, width = img.shape[:2] dst = np.zeros((height, width, 3), np.uint8) for i in range(0, height): for j in range(0, width): (b, g, r) = img[i, j] bb = int(b) - 50 gg = int(g) - 50 rr = int(r) - 50 if bb < 0: bb = 0 if gg < 0: gg = 0 if rr < 0: rr = 0 dst[i, j] = (bb, gg, rr) img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) dst = cv2.cvtColor(dst, cv2.COLOR_BGR2RGB) plt.figure(figsize=(14, 6), dpi=100) # 设置绘图区域的大小和像素 plt.subplot(121) plt.imshow(img) plt.subplot(122) plt.imshow(dst) plt.show()
运行结果:
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。
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