在图像处理领域，亮度调整是一项重要且常见的任务。而使用OpenCV，一种开源计算机视觉库，可以方便地对大量的图像进行批量亮度减法处理。本文将介绍如何使用OpenCV实现这一功能。

首先，确保已经安装了OpenCV库，并且可以在Python环境中使用。如果还没有安装，可以通过pip install opencv-python命令来安装。

我们首先需要导入必要的库和模块：

python
import cv2
import os

接下来，我们需要指定输入图像和输出图像的文件夹路径。假设输入图像存储在"input_images"文件夹中，输出图像将保存在"output_images"文件夹中。

python
input_dir = "input_images"
output_dir = "output_images"

然后，我们需要遍历输入图像文件夹中的所有图像文件，并对每张图像进行亮度减法处理。

python
for filename in os.listdir(input_dir):
  # 检查文件是否为图像文件
  if filename.endswith(".jpg") or filename.endswith(".png"):
    # 读取图像
    image = cv2.imread(os.path.join(input_dir, filename))
    
    # 对图像进行亮度减法处理
    # 这里可以根据自己的需求调整减法的值，例如减去50
    image = cv2.subtract(image, 50)
    
    # 保存处理后的图像
    output_filepath = os.path.join(output_dir, filename)
    cv2.imwrite(output_filepath, image)

在这个示例中，我们使用cv2.imread()函数读取图像，并使用cv2.subtract()函数对图像进行亮度减法处理。同时，我们还使用cv2.imwrite()函数将处理后的图像保存到指定的输出文件夹中。

最后，我们可以通过运行上述代码来对输入图像文件夹中的所有图像进行亮度减法处理。处理后的图像将保存在输出图像文件夹中。

总而言之，使用OpenCV进行批量图片亮度减法处理非常简单。通过遍历输入图像文件夹中的所有图像文件，并使用cv2.subtract()函数对图像进行亮度减法处理，我们可以方便地对大量的图像进行批量处理。这为我们在图像处理任务中节省了大量的时间和精力。

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