Python 修改非均匀图像中图像的亮度

是否存在以非均匀方式修改图像亮度的方法？我的意思是，图像的每个像素都被修改了不同的大小。我使用的是python的函数。如果有办法的话，我不介意使用Opencv

OpenCV的本机格式是numpy数组，因此我们可以通过将相同大小和形状的数组减去（或乘以@Mark Setchel建议的分数值）来处理图像

获取原始图像：

import cv2
import numpy as np

color_img = cv2.imread('cat.jpg')
cv2.imshow("Cat", color_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
print(color_img.shape)

创建大小和形状相同的随机数组：

result = np.random.randint(10, 60, size=color_img.shape, dtype='uint8')

转换出

uint8

，以防止溢出：

color_img32 = np.asarray(color_img, dtype="int32")

减去我们的数组：

color_img32 -= result

确保所有内容都在0和255之间，并转换回

uint8

：

color_img32 = np.clip(color_img32, 0, 255)
color_image_u8 = color_img32.astype('uint8')
cv2.imshow("Cat", color_image_u8)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

请注意，使用乘法方法（乘以0和1之间的数字）时，您不必担心溢出或剪裁，只需确保在乘以

浮点后转换回
uint8

之前：

之后

要转换回PIL，请执行以下操作：

from PIL import Image
im = Image.fromarray(color_image_u8)

你可以用你喜欢的任何方式手动修改每个像素，但通常这种像素方式效率不高。我正在处理10万张图像提供有关所需亮度多样性的一些信息（所有像素的不同值等）和其他参数，如图像大小等，你能上传一个样本输入和预期输出吗？输入图像是彩色的还是灰度的？你所说的图像中的区域是什么意思？生成一个大小相同的随机浮点数都小于一的图像。把你的形象乘以它。结果会更暗。非常感谢您对这个详细解释的答案。我用一个随机数组乘以了我的图像，但是我不能再显示它了，因为我得到了这个错误：“numpy.ndarray”对象没有属性“show”。有什么想法吗？当然，如果你想使用
img.show（）
，你需要转换回PIL图像。查看我的编辑，但它只是
图像。fromarray
我很抱歉，但是知道怎么做吗？
从PIL导入图像
，然后
im=Image.fromarray（color\u Image\u u8）