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使用OpenCV进行区域图像亮度调整

2023-10-06 21:48:25 深夜i -- --

OpenCV 区域图像亮度调整

OpenCV是一个开源的计算机视觉库，可以用于处理图像和视频数据。在图像处理中，经常需要对图像进行亮度调整，以改善图像的质量，使其更适合应用于特定的场景或任务。本文将介绍如何使用OpenCV实现区域图像亮度调整的方法。

首先，我们需要导入OpenCV库，并读取一张图像：


import cv2
import numpy as np
# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')

接下来，我们可以使用cv2.createTrackbar函数创建一个滑动条，用于调整亮度的参数。可以根据需要设置滑动条的最小值和最大值，以及滑动条的初始值：


# 创建滑动条
cv2.namedWindow('Brightness Adjustment')
trackbar_name = 'Brightness'
# 设置滑动条初始值
initial_value = 100
cv2.createTrackbar(trackbar_name, 'Brightness Adjustment', initial_value, 200, lambda x: None)

然后，我们需要定义一个函数来实现亮度调整。这个函数将在滑动条的值发生变化时被调用，并根据滑动条的值来调整图像的亮度：


def adjust_brightness(x):
  # 获取滑动条的值
  brightness = cv2.getTrackbarPos(trackbar_name, 'Brightness Adjustment')
  
  # 实现亮度调整
  adjusted_image = cv2.addWeighted(image, brightness/100.0, np.zeros(image.shape, dtype=np.uint8), 0, 0)
  
  # 显示调整后的图像
  cv2.imshow('Brightness Adjustment', adjusted_image)

最后，我们需要将调整亮度的函数绑定到滑动条上，以便在滑动条的值发生变化时自动调用该函数：

# 绑定滑动条和调整亮度的函数 cv2.setTrackbarCallback(trackbar_name, 'Brightness Adjustment', adjust_brightness)

完成上述步骤后，我们可以运行程序，并通过移动滑动条来调整图像的亮度。调整后的图像将实时显示在窗口中。可以根据需要重复调整亮度，直到达到满意的效果。

综上所述，使用OpenCV进行区域图像亮度调整可以通过创建滑动条并实现亮度调整函数来实现。这样可以灵活地调整区域图像的亮度，以满足特定需求。OpenCV作为一个功能强大的计算机视觉库，为图像处理提供了丰富的工具和功能，使得区域图像亮度调整变得更加便捷和高效。

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