Python 如何在opencv或numpy中进行对比拉伸？

我试图在Python 3应用程序中扩展opencv3/numpy.ndarray图片的对比度

我找到了normalize方法，但似乎正好相反，例如在10到11的范围内按1到255。 在numpy我发现没有什么是容易的，但在opencv我遇到了。 我给的

alpha=255 / (upper_boundary - lower_boundary)

作为缩放和

beta=(- (lower_boundary * (255 / (upper_boundary - lower_boundary)))

作为delta，但这会产生奇怪的结果，尽管输入了例如10和250，但黑暗部分会变得非常亮

我不确定我的数学是否正确。 我在中也看到了这个公式

newValue=255*（oldValue-minValue）/（maxValue-minValue）

，但我不能将其应用于

convertScaleAbs

函数的比例和增量概念，对吗

编辑： 我还尝试了

normalize

opencv函数，使用

alpha=lower_boundary

，

beta=lower_boundary

和norm_type=cv2.norm_MINMAX，结果是我可以输入0到255之间的数字，但结果图像只有这些亮度值，对比度不太长

下面是一个最小的完整可验证示例：

import cv2
image = cv2.imread("Tux.png")
cv2.normalize(image, image, alpha=20, beta=200, norm_type=cv2.NORM_MINMAX)
cv2.namedWindow("TestWindow", cv2.WINDOW_AUTOSIZE)
cv2.imshow("Test", image)
cv2.waitKey(0)

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我很感谢任何关于我可能忽略了什么简单功能的提示，或者我可以使用什么来更轻松地（手动）完成此操作

查看参数为

NORM\u MINMAX

的

cv:：normalize

。您的上一个公式也可以。@Miki谢谢，我已经试过了，请查看我的编辑以了解问题。检查图像中的最小值和最大值。如果它们不在[0255]中，您就会遇到一些问题。如果原始值在[065K]中，则需要将其除以256，然后再应用

numpy.uint8（…）

原始值在0到255之间，格式已经是uint8。。。有什么问题吗？你应该发布一个。如果看不到导致图像出现问题的代码，很难判断。