python – 如何在OpenCV中调整图像部分的亮度

2023年2月7日 462次阅读

我有以下图片.

《python – 如何在OpenCV中调整图像部分的亮度》

如果我将平均亮度绘制为x像素位置的函数,我可以看到图像沿中心而不是边缘是明亮的.

《python – 如何在OpenCV中调整图像部分的亮度》

我想使用OpenCV来纠正这个问题,以便整个图像的亮度相同.这可能吗？

编辑：到目前为止我的代码是

import cv2
import pylab

img = cv2.imread('3.jpeg', 1)
cv2.imshow("img",img)

lab= cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2LAB)
cv2.imshow("lab",lab)

l, a, b = cv2.split(lab)

values = []
for c in xrange(l.shape[1]):
    count = 0
    for r in xrange(l.shape[0]):
        count += l[r][c]
    values.append(1.0 * count / l.shape[0])

pylab.figure()
pylab.ylabel('Average Luminance')
pylab.xlabel('X axis')
pylab.plot(values, 'k-')
pylab.show()

最佳答案 我有一个方法,但我不想今天为它编写任何代码,更糟糕的是,我不会说Python.但是看看你如何确定亮度不均匀,你可以自己清楚地编码.

首先,我将进入实验室模式(正如您已经做过的那样),然后拆分频道.保留a和b通道以便以后重建.

现在采用亮度(L)通道并以大半径模糊它 – 这将消除所有高频变化并仅保留您想要消除的低频变化.假设新的模糊通道在最小值110和最大值125之间变化.从所有值中减去110,现在图像中每个位置的值都在0到15之间.

现在从原始的,不模糊的亮度通道中减去0..15之间的值,以消除低频变化,然后将修改后的亮度与原始a和b通道重新组合.

我希望这很清楚 – 如果没有,请问！

这种方法优于构造抛物线以匹配光线衰减的优点在于,无论亮度随x,y,还是对角线或以其他方式变化,它都将起作用.

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