opencv灰度图的亮度调节代码

以下是使用OpenCV进行灰度图亮度调节的示例代码：

import cv2

# 读取灰度图像
img = cv2.imread('gray_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 增加亮度
img_bright = cv2.add(img, 50)

# 减少亮度
img_dark = cv2.subtract(img, 50)

# 显示图像
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Bright Image', img_bright)
cv2.imshow('Dark Image', img_dark)

# 等待按下任意键退出
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，`cv2.add()`和`cv2.subtract()`函数分别用于增加和减少亮度。在这里，我们将图像的亮度值增加或减少50，但是可以根据需要进行调整。

相关问题

python opencv灰度图缩放大小代码

你可以使用OpenCV中的resize函数来缩放灰度图像的大小，下面是一个示例代码：

import cv2

# 加载灰度图像
img = cv2.imread('gray_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 缩放图像大小
resized_img = cv2.resize(img, (new_width, new_height))

# 显示缩放后的图像
cv2.imshow('Resized Image', resized_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，`new_width`和`new_height`是你想要的新图像的宽度和高度。`cv2.imread`函数用于加载灰度图像，`cv2.IMREAD_GRAYSCALE`参数表示以灰度模式加载图像。`cv2.resize`函数用于缩放图像，`resized_img`是缩放后的图像。最后，使用`cv2.imshow`函数显示缩放后的图像。

opencv 实现灰度图像亮度增强

要实现灰度图像的亮度增强，可以使用以下步骤：

1. 将彩色图像转换为灰度图像。可以使用OpenCV的cvtColor函数将彩色图像转换为灰度图像。

import cv2

image = cv2.imread('image.jpg')
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

2. 对灰度图像进行亮度增强。可以使用直方图均衡化来增强图像的亮度。直方图均衡化可以通过OpenCV的equalizeHist函数实现。

equ_image = cv2.equalizeHist(gray_image)

3. 显示增强后的图像。可以使用OpenCV的imshow函数来显示图像。

cv2.imshow('Enhanced Image', equ_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

完整的代码示例如下：

import cv2

image = cv2.imread('image.jpg')
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
equ_image = cv2.equalizeHist(gray_image)

cv2.imshow('Enhanced Image', equ_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

请注意，这只是一种简单的亮度增强方法。根据具体需求，还可以尝试其他的图像增强方法。