如何在opencv python中更改图像照明

我正在阅读python opencv中的一幅图像，现在我需要将该图像上的照明更改为更暗或更亮，我应该使用什么样的方法来启用它

我想你可以用opencv来完成这项工作。这是我的建议

import cv2
import numpy as np

img1 = cv2.imread('abc.jpg')
a = np.double(img1)
b = a + 15
img2 = np.uint8(b)
cv2.imshow("frame",img1)
cv2.imshow("frame2",img2)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

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在这里我增加了图像的亮度。如果你使用减法，会使颜色变暗

我知道我迟到了，但我建议使用伽马校正

现在什么是伽马校正

我会用外行的话说清楚：

• 要在屏幕上显示图像，需要输入电压
• 该电压作为光强度输出
• 在理想情况下，输入电压和输出强度成线性关系
• 但实际屏幕输出接近于指数曲线 指数为伽马

由于计算机屏幕将伽马值应用于屏幕上的图像，因此应用逆伽马来抵消此影响的过程称为伽马校正

下面是使用OpenCV 3.0.0和python的代码：

import cv2
import numpy as np

def adjust_gamma(image, gamma=1.0):

   invGamma = 1.0 / gamma
   table = np.array([((i / 255.0) ** invGamma) * 255
      for i in np.arange(0, 256)]).astype("uint8")

   return cv2.LUT(image, table)

x = 'C:/Users/524316/Desktop/stack/test.jpg'  #location of the image
original = cv2.imread(x, 1)
cv2.imshow('original',original)

gamma = 0.5                                   # change the value here to get different result
adjusted = adjust_gamma(original, gamma=gamma)
cv2.putText(adjusted, "g={}".format(gamma), (10, 30),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8, (0, 0, 255), 3)
cv2.imshow("gammam image 1", adjusted)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

以下是原始图像：

应用值为0.5的gamma将产生：

应用伽马值1.5将产生：

应用伽马值2.5将产生：

应用值为1.0的gamma将生成相同的图像

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补充杰鲁·卢克回答的一句话。确保两个数组的类型均为

np.uint8

。

cv.LUT

函数名代表“查找表”。这意味着

图像

中的每个像素将替换为

表

中的一个值

您可以转换两个阵列：

def adjust_gamma(image, gamma=1.0):
   invGamma = 1.0 / gamma
   table = np.array([
      ((i / 255.0) ** invGamma) * 255
      for i in np.arange(0, 256)])
   return cv2.LUT(image.astype(np.uint8), table.astype(np.uint8))

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或者在传递到

adjust_gamma（）

函数之前，确保图像数组已强制转换为有效类型。在应用各种变换时，很容易将图像转换为

float

，并且在调整gamma之前忘记恢复有效类型。

在这种情况下，照明不是一个明确的概念。你能举个例子说明你想达到什么目的吗？怎么样？看起来来源是（或者可能是他从这里得到的：D）@ComputerScientist Nope。实际上是我从那里拿的为确保完整性，DIt可能应在答案中说明。（我目前正在使用它来加深一些图像，对我来说效果很好。）@ComputerScientist Done！！