在 Python 中的 CV2 上下文中，當(dāng)您讀取圖像時(shí)，它會(huì)存儲(chǔ)為 Y 和 X 坐標(biāo)的 2D 或 3D 數(shù)組，其中 uint8 值指示圖像的顏色和亮度。術(shù)語(yǔ) uint8 是指范圍從 0 到 255 的 8 位無(wú)符號(hào)整數(shù)數(shù)據(jù)類型。它與紅、綠和藍(lán) (RGB) 的 3 個(gè)通道相結(jié)合，形成彩色圖像。

為什么這種結(jié)構(gòu)很重要

如果您開(kāi)始像普通數(shù)組一樣更改圖像的某些部分（例如，將其除以 3），您可能會(huì)丟失這種格式。例如，像素值可能超出 0 到 255 的范圍，導(dǎo)致圖像無(wú)法使用。理解這種結(jié)構(gòu)對(duì)于正確操作圖像至關(guān)重要。

查看 CV2 中的圖像

在 CV2 Python 庫(kù)中，您可以使用以下代碼片段輕松查看圖像：

#pip install opencv-python # if not already installed 
import cv2

# Load an image
image = cv2.imread('./test.png')

# Display the image in a window
cv2.imshow('Image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上面的代碼將打開(kāi)一個(gè)彈出窗口，在您的計(jì)算機(jī)上顯示圖像。請(qǐng)隨意添加一個(gè) url 到您自己的圖像中進(jìn)行測(cè)試。 然后，您可以放大以觀察圖像的像素級(jí) RGB 值。這個(gè)基本功能是探索圖像處理的一個(gè)很好的起點(diǎn)。

亮度和對(duì)比度

什么是亮度和對(duì)比度？

• 亮度是指圖像的整體亮度或暗度，由像素強(qiáng)度決定。
• 對(duì)比度是指像素之間的強(qiáng)度與參考值（例如平均像素強(qiáng)度）相比的差異。它本質(zhì)上是衡量圖像中變化的“銳利”或“獨(dú)特”程度。

從數(shù)學(xué)上講，可以使用以下公式調(diào)整亮度和對(duì)比度：

new_image=對(duì)比度×圖像亮度

在 CV2 中應(yīng)用亮度和對(duì)比度

OpenCV 中的 cv2.convertScaleAbs() 函數(shù)自動(dòng)執(zhí)行此過(guò)程。它應(yīng)用上面的公式，同時(shí)確保像素值保持在 0 到 255 的范圍內(nèi)。

工作原理如下：

• alpha（對(duì)比度）：縮放因子，通常在 0.0 到 3.0 之間。
• beta（亮度）：偏移值，通常在 -100 到 100 之間

用法示例：
new_image = cv2.convertScaleAbs(圖像, alpha=對(duì)比度, beta=亮度)

這使我們能夠輕松修改亮度和對(duì)比度，而無(wú)需手動(dòng)剪切像素值。

image = cv2.imread('./test.png')
cv2.namedWindow('Adjustments')
contrast=0.8
brightness=89
image=cv2.convertScaleAbs(image, alpha=contrast, beta=brightness)
cv2.imshow('Adjustments', image) 
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

使用回調(diào)創(chuàng)建交互式調(diào)整

雖然一次性調(diào)整很有用，但大多數(shù)時(shí)候，我們希望交互式地調(diào)整亮度和對(duì)比度。 OpenCV 允許我們使用軌跡欄來(lái)實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)。

Trackbars 可以使用 cv2.createTrackbar() 創(chuàng)建，這讓我們可以動(dòng)態(tài)調(diào)整值。一般語(yǔ)法是：
cv2.createTrackbar(trackbarname, winname, value, count, onChange_function)

• trackbarname：軌跡欄的名稱。
• winname：將顯示軌跡欄的 OpenCV 窗口的名稱。
• value：軌跡欄的初始位置。
• count：軌跡欄的最大值。
• onChange_function：每當(dāng)軌跡欄值發(fā)生變化時(shí)調(diào)用的回調(diào)函數(shù)。

然后可以在 onChange_function 中調(diào)用這些軌跡欄；
cv2.getTrackbarPos(trackbarname, winname)
?trackbarname：軌跡欄的名稱
? winname：將顯示軌跡欄的 OpenCV 窗口的名稱。

要調(diào)整亮度和對(duì)比度，我們需要兩個(gè)軌跡欄。

#pip install opencv-python # if not already installed 
import cv2

# Load an image
image = cv2.imread('./test.png')

# Display the image in a window
cv2.imshow('Image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

調(diào)整對(duì)比度和亮度滑塊會(huì)觸發(fā) on_change 函數(shù)，該函數(shù)使用 cv2.getTrackbarPos() 從軌跡欄讀取值。然后使用 cv2.convertScaleAbs 函數(shù)將這些值應(yīng)用于圖像，并實(shí)時(shí)顯示更新的圖像。

為了使應(yīng)用程序更加用戶友好，我在末尾添加了一個(gè)簡(jiǎn)單的代碼片段，以允許用戶通過(guò)按 x 鍵退出。這解決了 OpenCV 的一個(gè)常見(jiàn)問(wèn)題，即關(guān)閉窗口并不總是會(huì)阻止代碼運(yùn)行。通過(guò)實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，應(yīng)用程序可確保干凈退出，而不會(huì)出現(xiàn)延遲進(jìn)程。

以上是CV什么是圖像？，讓我們調(diào)整圖像的亮度和對(duì)比度的詳細(xì)內(nèi)容。更多信息請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！