調整影像的對比和亮度

這篇教學會介紹使用 OpenCV 搭配 NumPy，調整影像的對比度和亮度，除此之外，也會使用 convertScaleAbs() 進行加強影像的效果。

快速導覽：

• 搭配 NumPy 調整對比度和亮度
• 使用 convertScaleAbs() 加強影像

因為程式中的 OpenCV 會需要使用鏡頭或 GPU，所以請使用本機環境 ( 參考：使用 Python 虛擬環境 ) 或使用 Anaconda Jupyter 進行實作 ( 參考：使用 Anaconda ) ，並安裝 OpenCV 函式庫 ( 參考：OpenCV 函式庫 )。

搭配 NumPy 調整對比度和亮度

在 OpenCV 裡讀取的影像，實質上是 NumPy 的陣列，因此在讀取影像後，透過 NumPy「陣列廣播」的功能，就能迅速更改圖片中每個像素的顏色，下方的例子，使用了簡單的轉換公式，只要調整 contrast ( 對比 ) 和 brightness ( 亮度 ) 的數值，就能改變影像的對比度和亮度。

參考：陣列廣播、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()

下圖為五張不同亮度和對比所產生的圖片效果。

使用 convertScaleAbs() 加強影像

使用 OpenCV 的 convertScaleAbs 方法，可以根據特定的公式，轉換影像中每個像素，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

下方的程式碼執行後，就會套用特定的參數進行加強影像的效果。

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()

參考資料

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

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