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OpenCV图像亮度调节：原理与实践作者：狼烟四起2024.02.04 14:49浏览量：3 简介：OpenCV是一个强大的计算机视觉库，可用于图像处理和计算机视觉应用。在图像处理中，亮度调节是一个常见的操作，它可以改善图像的视觉效果或突出某些特征。本文将介绍OpenCV中图像亮度调节的几种方式，包括线性变换、对数变换和伽马变换等。 在OpenCV中，图像亮度调节通常通过像素值变换来实现。以下是几种常用的亮度调节方法：
线性变换线性变换是最简单的亮度调节方法，通过调整像素值的范围来改变图像的亮度。在OpenCV中，可以使用cv2.convertScaleAbs()函数实现线性变换。该函数将输入图像的像素值进行缩放和平移操作，然后转换为8位无符号整数。例如，通过以下代码将图像的像素值范围调整为0-255：import cv2img = cv2.imread('input.jpg', cv2.IMREAD_UNCHANGED)result = cv2.convertScaleAbs(img, alpha=1.0, beta=50)cv2.imwrite('output.jpg', result)
在上述代码中，alpha参数控制像素值的缩放比例，beta参数控制像素值的平移量。增加beta值将增加亮度，减少beta值将减少亮度。对数变换对数变换是一种非线性亮度调节方法，通过将像素值的对数函数映射到线性空间来实现。对数变换可以扩展暗部细节并压缩高光部分，常用于改善低对比度图像的视觉效果。在OpenCV中，可以使用cv2.log()和cv2.exp()函数实现自定义的对数变换。例如，以下代码将对数变换应用于图像：import cv2img = cv2.imread('input.jpg', cv2.IMREAD_UNCHANGED)c = 64 # 中心点值，可以根据需要进行调整
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