图像处理 Python OpenCV调整图像亮度对比度及RGB色彩

python通过opencv库调整图像的步骤：

1. 读取图像

直接通过cv2库读取图像，可以读取jpg, png等格式

import cv2

import numpy as np

image = cv2.imread('C:\\D\\temp\\205250_last.png')

2. 调整图像亮度及对比度

OpenCV提供 convertScaleAbs 函数来调整对比度和亮度，可以直接调用该函数

如果只调整RGB颜色通道，则可以忽略此步骤

# 定义alpha和beta

alpha = 1.05 # 对比度控制为了降低对比度，请使用01。

beta = -39 # 亮度控制亮度值的良好范围为[-127,127]

# 调用convertScaleAbs函数

adjusted = cv2.convertScaleAbs(image, alpha=alpha, beta=beta)

3. 分离出图片的B，R，G颜色通道

使用split函数实现颜色通道分离

B, G, R = cv2.split(adjusted) # 分离出图片的B，R，G颜色通道

4. 分别调整R, G, B通道的值

根据图像宽高，设置对应的R, G, B调整值，完成矩阵计算

red_factor = np.full(image.shape[:2], 20, dtype="uint8") # 创建与image相同大小的矩阵

R_temp = R + red_factor

green_factor = np.full(image.shape[:2], -1, dtype="uint8") # 创建与image相同大小的矩阵

G_temp = G + green_factor

blue_factor = np.full(image.shape[:2], -39, dtype="uint8") # 创建与image相同大小的矩阵

B_temp = B + blue_factor

5. 合成图像

使用merge函数

output = cv2.merge([B_temp, G_temp, R_temp])

6. 显示图像

cv2.imshow('adjusted', output)

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