opencv图像色调变换python

OpenCV是一个强大的计算机视觉库，在Python中可以用于各种图像处理任务，包括色调变换。色调变换通常通过调整图像的颜色平衡来进行，如调整亮度、对比度、饱和度等。这里有几个常用的函数：

1. `cv2.convertScaleAbs()`：这个函数可以改变图像的亮度，它会将图像线性地缩放后再取绝对值，常用于调整亮度。

2. `cv2.addWeighted()`：可以对两张图片做加权叠加，其中一张通常是原图，另一张可以控制色调变化的程度，通过调整权重参数来改变图像的整体色调。

3. `cv2.cvtColor()`：用于颜色空间转换，例如从BGR转到HSV色彩空间，然后操作H通道（色调），再转换回BGR，以实现色调调整。

4. `cv2.LUT` (Look Up Table)：这是一种更直接的方式，通过创建一个查找表来替换图像中每个像素点的颜色，可以实现非常精细的色调调整。

下面是一个简单的例子，展示如何使用OpenCV的HSV颜色空间进行色调调整：

import cv2
import numpy as np

# 读取图片
img = cv2.imread('image.jpg')

# 转换到HSV空间
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# 修改色调部分（H通道）
h, s, v = cv2.split(hsv)
h += 50  # 假设增加50度的色调偏移

# 合并修改后的H、S和V通道
hsv = cv2.merge((h, s, v))

# 转换回BGR显示
result = cv2.cvtColor(hsv, cv2.COLOR_HSV2BGR)

# 显示原始和调整后的图像
cv2.imshow("Original", img)
cv2.imshow("Tone Adjusted", result)
cv2.waitKey(0)