调整对比和亮度

这篇教学会介绍使用 OpenCV 搭配 NumPy，调整图像的对比度和亮度，除此之外，也会使用 convertScaleAbs() 进行加强图像的效果。

快速导览：

• 搭配 NumPy 调整对比度和亮度
• 使用 convertScaleAbs() 加强图像

因为程序中的 OpenCV 会需要使用镜头或 GPU，所以请使用本机环境 ( 参考：使用 Python 虚拟环境 ) 或使用 Anaconda Jupyter 进行实作 ( 参考：使用 Anaconda ) ，并安装 OpenCV 函数库 ( 参考：OpenCV 函数库 )。

搭配 NumPy 调整对比度和亮度

在 OpenCV 里读取的图像，实质上是 NumPy 的数组，因此在读取图像后，透过 NumPy“数组广播”的功能，就能迅速更改图片中每个像素的颜色，下方的例子，使用了简单的转换公式，只要调整 contrast ( 对比 ) 和 brightness ( 亮度 ) 的数值，就能改变图像的对比度和亮度。

参考：数组广播、np.clip()、np.uint8()

import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('mona.jpg')

contrast = 200
brightness = 0
output = img * (contrast/127 + 1) - contrast + brightness # 轉換公式
# 轉換公式參考 https://stackoverflow.com/questions/50474302/how-do-i-adjust-brightness-contrast-and-vibrance-with-opencv-python

# 調整後的數值大多為浮點數，且可能會小於 0 或大於 255
# 為了保持像素色彩區間為 0～255 的整數，所以再使用 np.clip() 和 np.uint8() 進行轉換
output = np.clip(output, 0, 255)
output = np.uint8(output)

cv2.imshow('oxxostudio1', img)    # 原始圖片
cv2.imshow('oxxostudio2', output) # 調整亮度對比的圖片
cv2.waitKey(0)                    # 按下任意鍵停止
cv2.destroyAllWindows()

下图为五张不同亮度和对比所产生的图片效果。

使用 convertScaleAbs() 加强图像

使用 OpenCV 的 convertScaleAbs 方法，可以根据特定的公式，转换图像中每个像素，使用方法如下：

cv2.convertScaleAbs(img, output, alpha, beta)
# img 來源影像
# output 輸出影像，公式：output = img*alpha + beta
# alpha, beta 公式中的參數

下方的程序码执行后，就会套用特定的参数进行加强图像的效果。

import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('mona.jpg')
output = img    # 建立 output 變數

alpha = 1
beta = 10

cv2.convertScaleAbs(img, output, alpha, beta)  # 套用 convertScaleAbs
cv2.imshow('oxxostudio', output)
cv2.waitKey(0)      # 按下任意鍵停止
cv2.destroyAllWindows()

参考数据

• How do I adjust brightness, contrast and vibrance with opencv python?
• convertScaleAbs()

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