python opencv亮度变换

在 OpenCV 中，可以使用 addWeighted 函数来实现亮度变换。具体步骤如下：

1. 读取图片并将其转换为灰度图像。

import cv2

# 读取图片
img = cv2.imread('image.jpg')

# 转换为灰度图像
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

2. 定义一个变换矩阵，用于调整亮度。

import numpy as np

# 定义变换矩阵
alpha = 1.5  # 增加亮度的倍数
beta = 50   # 亮度调整的常数项
M = np.ones(gray_img.shape, dtype='uint8') * alpha
N = np.ones(gray_img.shape, dtype='uint8') * beta

在上述代码中，alpha 和 beta 分别为亮度变换的系数和常数项，M 和 N 是与图像大小相同的矩阵。

3. 将变换矩阵应用到图像上。

# 将变换矩阵应用到图像上
result = cv2.addWeighted(gray_img, alpha, np.zeros(gray_img.shape, dtype='uint8'), 0, beta)

在上述代码中，cv2.addWeighted 函数的第一个参数是输入图像，第二个参数是输入图像的权重，第三个参数是与输入图像大小相同的矩阵，第四个参数是与输入图像大小相同的矩阵的权重，第五个参数是亮度调整的常数项。

4. 显示结果。

# 显示结果
cv2.imshow('Result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

完整代码如下：

import cv2
import numpy as np

# 读取图片
img = cv2.imread('image.jpg')

# 转换为灰度图像
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 定义变换矩阵
alpha = 1.5  # 增加亮度的倍数
beta = 50   # 亮度调整的常数项
M = np.ones(gray_img.shape, dtype='uint8') * alpha
N = np.ones(gray_img.shape, dtype='uint8') * beta

# 将变换矩阵应用到图像上
result = cv2.addWeighted(gray_img, alpha, np.zeros(gray_img.shape, dtype='uint8'), 0, beta)

# 显示结果
cv2.imshow('Result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

注意：上述代码中的亮度变换是基于灰度图像进行的。如果需要对彩色图像进行亮度变换，则需要对每个通道进行单独的亮度变换。